Python Tensorflow-S3对象不存在

如何设置Tensorflow的直接私有存储桶访问？

运行后
来自tensorflow.python.lib.io导入文件的

然后运行print
file_io.stat（'s3://my/private/bucket/file.json'）
我最终得到一个错误-

NotFoundError:objects3://my/private/bucket/file.json不存在

但是，公共对象上的同一行可以正常工作：

print file_io.stat（'s3://ryft public sample data/wikipedia-20150518.bin'）

这里似乎有一篇关于支持的文章：

但是，在导出显示的变量后，我最终会出现相同的错误

我已经用所有凭据设置了awscli，boto3可以查看和下载有问题的文件。我想知道如何让Tensorflow在存储桶是私有的情况下直接访问S3。
我在尝试从Sagemaker笔记本访问私有S3存储桶中的文件时遇到了相同的问题。我犯的错误是尝试使用从boto3获得的凭据，这些凭据在外部似乎无效

解决方案不是指定凭据（在这种情况下，它使用附加到计算机的角色），而是只指定区域名称（出于某种原因，它没有从
~/.aws/config
文件中读取），如下所示：

import boto3
import os

session = boto3.Session()
os.environ['AWS_REGION']=session.region_name

注意：调试此错误时，查看CloudWatch日志非常有用，因为S3客户端的日志只打印在那里，而不打印在Jupyter笔记本中。
在这里，我首先看到：

当我从boto3指定凭据时，错误是：
您提供的AWS访问密钥Id在我们的记录中不存在。
在没有
AWS_REGION
env变量集的情况下访问时，必须使用指定的端点对您尝试访问的bucket进行寻址。请将所有未来的请求发送到此终结点。

这在您未指定bucket时很常见（请参阅）

---

TensorFlow是否使用与boto查看和下载相关文件时使用的AWS凭据相同的AWS凭据？文件是由与Tensorflow使用的配置文件不同的配置文件创建的吗？Tensorflow应该使用链接的支持文章中所述的~/.aws/credentials文件，该配置文件具有对bucket的完全访问权并创建了该文件。