本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 如何使用 SageMaker AI 文本分类- TensorFlow 算法
<a name="text-classification-tensorflow-how-to-use"></a>

您可以使用文本分类- TensorFlow 作为 Amazon A SageMaker I 的内置算法。以下部分介绍如何在 SageMaker AI Python SDK 中 TensorFlow 使用文本分类。有关如何使用 Amazon SageMaker Studio 经典版用户界面中的文本分类的信息，请参阅[SageMaker JumpStart 预训练模型](studio-jumpstart.md)。 TensorFlow 

文本分类- TensorFlow 算法支持使用任何兼容的预训练 TensorFlow 模型进行迁移学习。有关所有可用的预先训练模型的列表，请参阅 [TensorFlow 集线器型号](text-classification-tensorflow-Models.md)。每个预先训练的模型都有独特的 `model_id`。以下示例使用 BERT Base Uncased（`model_id`：`tensorflow-tc-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12-2`）在自定义数据集上进行微调。预训练的模型都是从 TensorFlow Hub 预先下载的，并存储在 Amazon S3 存储桶中，这样训练作业就可以在网络隔离的情况下运行。使用这些预生成的模型训练工件来构建 A SageMaker I 估算器。

首先，检索 Docker 映像 URI、训练脚本 URI 和预先训练模型 URI。然后，根据需要更改超参数。您可以使用 `hyperparameters.retrieve_default` 查看包含所有可用超参数及其默认值的 Python 字典。有关更多信息，请参阅 [文本分类- TensorFlow 超参数](text-classification-tensorflow-Hyperparameter.md)。使用这些值构建 A SageMaker I 估算器。

**注意**  
不同模型具有不同的默认超参数值。例如，对于较大的模型，默认批量大小较小。

此示例使用 [https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/glue#gluesst2](https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/glue#gluesst2) 数据集，其中包含正面和负面的电影评论。我们预先下载了数据集，并将其存储在 Amazon S3 中供使用。要对模型进行微调，请使用训练数据集的 Amazon S3 位置调用 `.fit`。笔记本中使用的任何 S3 存储桶都必须与访问该存储桶的笔记本实例位于同一 AWS 区域。

```
from sagemaker import image_uris, model_uris, script_uris, hyperparameters
from sagemaker.estimator import Estimator

model_id, model_version = "tensorflow-tc-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12-2", "*"
training_instance_type = "ml.p3.2xlarge"

# Retrieve the Docker image
train_image_uri = image_uris.retrieve(model_id=model_id,model_version=model_version,image_scope="training",instance_type=training_instance_type,region=None,framework=None)

# Retrieve the training script
train_source_uri = script_uris.retrieve(model_id=model_id, model_version=model_version, script_scope="training")

# Retrieve the pretrained model tarball for transfer learning
train_model_uri = model_uris.retrieve(model_id=model_id, model_version=model_version, model_scope="training")

# Retrieve the default hyperparameters for fine-tuning the model
hyperparameters = hyperparameters.retrieve_default(model_id=model_id, model_version=model_version)

# [Optional] Override default hyperparameters with custom values
hyperparameters["epochs"] = "5"

# Sample training data is available in this bucket
training_data_bucket = f"jumpstart-cache-prod-{aws_region}"
training_data_prefix = "training-datasets/SST2/"

training_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}"

output_bucket = sess.default_bucket()
output_prefix = "jumpstart-example-tc-training"
s3_output_location = f"s3://{output_bucket}/{output_prefix}/output"

# Create an Estimator instance
tf_tc_estimator = Estimator(
    role=aws_role,
    image_uri=train_image_uri,
    source_dir=train_source_uri,
    model_uri=train_model_uri,
    entry_point="transfer_learning.py",
    instance_count=1,
    instance_type=training_instance_type,
    max_run=360000,
    hyperparameters=hyperparameters,
    output_path=s3_output_location,
)

# Launch a training job
tf_tc_estimator.fit({"training": training_dataset_s3_path}, logs=True)
```

有关如何使用 SageMaker 文本分类- TensorFlow 算法对自定义数据集进行迁移学习的更多信息，请参阅《[文本分类简介](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_classification/Amazon_JumpStart_Text_Classification.ipynb)》笔记本。 JumpStart