Python AWS Sagemaker抛出错误“；“非法约束约束”概念；

目前，我正在尝试运行以下一段python代码：

import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
import json
import boto3

sess = sagemaker.Session()
role = get_execution_role()

bucket = "mastering-ml-aws"

prefix = "chapter2/blazingtext"

from os.path import expanduser

SRC_PATH = expanduser("~") + '/SageMaker/mastering-ml-on-aws/chapter2/'

with open(SRC_PATH + 'dem.txt', 'r') as file:
    dem_text = ["__label__0 " + line.strip('\n') for line in file]

with open(SRC_PATH + 'gop.txt', 'r') as file:
    gop_text = ["__label__1 " + line.strip('\n') for line in file]
    
corpus = dem_text + gop_text
    
from sklearn.model_selection import train_test_split
corpus_train, corpus_test = train_test_split(corpus, test_size=0.25, random_state=42) 

corpus_train_txt = "\n".join(corpus_train)
corpus_test_txt = "\n".join(corpus_test)
with open('tweets.train', 'w') as file:
    file.write(corpus_train_txt)    
with open('tweets.test', 'w') as file:
    file.write(corpus_test_txt)    

train_path = prefix + '/train'
validation_path = prefix + '/validation'

sess.upload_data(path='tweets.train', bucket=bucket, key_prefix=train_path)
sess.upload_data(path='tweets.test', bucket=bucket, key_prefix=validation_path)

s3_train_data = 's3://{}/{}'.format(bucket, train_path)
s3_validation_data = 's3://{}/{}'.format(bucket, validation_path)

但是，我收到以下错误（显然是在

sess.upload\u数据（path='tweets.train'，bucket=bucket，key\u prefix=train\u path）

部分）：

未能将tweets.train上载到ml aws/chapter2/blazingtext/train/tweets.train：调用PutObject操作时发生错误（IllegalLocationConstraintException）：ap-east-1位置约束与此请求发送到的特定于区域的端点不兼容。

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但是，我已经将当前位置更改为

us-east-1

，但错误仍然存在。我想知道是否有人有同样的问题，以及如何解决它

您能否通过导入boto3 region=boto3.Session（）验证您正在使用的区域。区域名称和检查它返回的区域值？@prabhakarredy it返回“us-east-1”但是当我运行代码中提到的部分时，它仍然抛出相同的错误。你能用s3=boto3.resource（'s3'）s3.create_bucket（bucket=bucket_name，CreateBucketConfiguration={'LocationConstraint'：'us-east-1'）创建s3 bucket吗在你的脚本中，看看它是否解决了问题？@prabhakarredy我试图运行你建议的命令，但花了30多分钟，没有完成单元格的运行。请尝试更改区域