Загрузка и обучение данных на SageMaker с самоотверженной моделью предварительного обучения ⇐ Python

[Anonymous]

Я тестирую самоотверженную модель предварительного обучения, независимо от модели, я получаю ту же ошибку. Моя среда - Jupiter Labs для AWS SageMaker, проблема возникает, когда, используя ARGS и пытаясь загрузить данные (либо из ведра S3, либо на локальном файле в экземпляре), я продолжаю получать эту ошибку: < /p>
usage: VICReg training script [-h] [--data_path DATA_PATH] [--exp-dir EXP_DIR]
[--log-freq-time LOG_FREQ_TIME] [--arch ARCH]
[--mlp MLP] [--epochs EPOCHS]
[--batch-size BATCH_SIZE] [--base-lr BASE_LR]
[--wd WD] [--sim-coeff SIM_COEFF]
[--std-coeff STD_COEFF] [--cov-coeff COV_COEFF]
[--num-workers NUM_WORKERS] [--device DEVICE]
[--world-size WORLD_SIZE]
[--local_rank LOCAL_RANK] [--dist-url DIST_URL]
[--rank RANK]
VICReg training script: error: unrecognized arguments: -f /home/sagemaker-user/.local/share/jupyter/runtime/kernel-299646e9-32c7-47f8-869a-72e80aa9271b.json
< /code>
На дополнительной информации о том, как я настраиваю свой код, здесь, скорее всего, ошибка: < /p>
def get_arguments():
parser = argparse.ArgumentParser(description="Pretrain a resnet model with VICReg", add_help=False)

# Data
parser.add_argument("--data_path",
default='AnnualCrop/', type=Path,
help='dataset path')

# Checkpoints
parser.add_argument("--exp-dir", type=Path, default="./exp",
help='Path to the experiment folder, where all logs/checkpoints will be stored')
parser.add_argument("--log-freq-time", type=int, default=60,
help='Print logs to the stats.txt file every [log-freq-time] seconds')
< /code>
Примечание: я также попробовал с другими моделями и кодами, но в той же структуре args.pars и продолжает получать такую ​​же ошибку. < /p>
Любое решение, понимание или предложение будут высоко оценены. Спасибо!

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/796 ... ning-model