如何在Python Sagemaker SDK中使用TensorFlow估计器指定最大运行时间？

使用Python Sagemaker SDK，可以使用TensorFlow启动培训作业，代码如下：

import sagemaker
from sagemaker.tensorflow import TensorFlow

sess = sagemaker.Session()
tf_estimator = TensorFlow(...)
tf_estimator.fit(...)

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是否可以在此脚本中指定培训的最大运行时间？

在AWS支持下找到了答案：

TensorFlow估计器有一个基类sagemaker.estimator.Framework，该基类又有一个基类sagemaker.estimator.estimator，该基类接受参数train_max_run，该参数接受以秒为单位的值，默认为86400或24小时

因此，TensorFlow估计器的初始化将传递最大训练运行时间的自定义值，如下所示：

MAX_TRAINING_TIME = 99999
tf_estimator = TensorFlow(..., train_max_run=MAX_TRAINING_TIME)

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由于AWS支持，找到了答案：

TensorFlow估计器有一个基类sagemaker.estimator.Framework，该基类又有一个基类sagemaker.estimator.estimator，该基类接受参数train_max_run，该参数接受以秒为单位的值，默认为86400或24小时

因此，TensorFlow估计器的初始化将传递最大训练运行时间的自定义值，如下所示：

MAX_TRAINING_TIME = 99999
tf_estimator = TensorFlow(..., train_max_run=MAX_TRAINING_TIME)

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让我对@Franco的答案加上一点更正

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sagemaker.estimator.EstimaterBase的参数名为max_run=86400，用于分配最大运行时间。

让我对@Franco的答案进行一点修正

sagemaker.estimator.EstimaterBase的参数名为max_run=86400，用于分配最大运行时间