在使用AWS Sagemaker的Blazingtext BatchTransform时，如果没有输出结果，可能是由于以下几个原因：

1. 输入数据格式错误：确保输入数据的格式正确，并且与模型期望的格式相匹配。例如，如果模型期望的是文本数据，确保输入的是正确的文本数据格式。

2. 输入数据的数据源错误：确保输入数据的数据源是正确的，并且可以在S3存储桶中访问到。可以通过检查输入数据的路径或者使用AWS Sagemaker控制台来确认数据源是否正确。

3. 模型文件路径错误：确保模型文件的路径是正确的，并且可以在S3存储桶中访问到。可以通过检查模型文件的路径或者使用AWS Sagemaker控制台来确认模型文件是否正确。

以下是一个使用AWS Sagemaker的Blazingtext BatchTransform的示例代码，可以用作参考：

import boto3
from sagemaker import get_execution_role

role = get_execution_role()
sagemaker_client = boto3.client('sagemaker')

# 设置输入和输出路径
input_path = 's3://your-bucket/input/'
output_path = 's3://your-bucket/output/'

# 设置批量转换作业的参数
transform_job_name = 'blazingtext-batch-transform-job'
model_name = 'your-model-name'
instance_type = 'ml.m4.xlarge'
instance_count = 1

# 创建批量转换作业
response = sagemaker_client.create_transform_job(
    TransformJobName=transform_job_name,
    ModelName=model_name,
    MaxConcurrentTransforms=instance_count,
    MaxPayloadInMB=10,
    TransformInput={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'S3DataType': 'S3Prefix',
                'S3Uri': input_path
            }
        },
        'ContentType': 'text/plain',
        'SplitType': 'Line',
        'CompressionType': 'None'
    },
    TransformOutput={
        'S3OutputPath': output_path,
        'AssembleWith': 'Line'
    },
    TransformResources={
        'InstanceType': instance_type,
        'InstanceCount': instance_count
    }
)

# 等待批量转换作业完成
sagemaker_client.get_waiter('transform_job_completed_or_stopped').wait(TransformJobName=transform_job_name)

# 打印输出结果
response = sagemaker_client.describe_transform_job(TransformJobName=transform_job_name)
print(response)

请确保在上述代码中替换以下内容：

• 'your-bucket'：替换为您的S3存储桶名称。
• 'your-model-name'：替换为您的模型名称。

运行上述代码后，您可以检查输出路径中的文件，以确认是否有输出结果生成。