使用AWS SageMaker训练作业时，如果未指定保存模型输出的路径，训练作业将不会自动保存模型输出。以下是解决方法的示例代码：

import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.amazon.amazon_estimator import get_image_uri

# 获取SageMaker的角色
role = get_execution_role()

# 创建SageMaker会话
sagemaker_session = sagemaker.Session()

# 设置训练参数
hyperparameters = {
    'num_epochs': 10,
    'num_classes': 2,
    'feature_dim': 10,
    'mini_batch_size': 32,
}

# 设置模型输出路径
output_path = 's3://your-bucket/model-output'

# 创建Estimator对象
estimator = sagemaker.estimator.Estimator(image_uri=get_image_uri(sagemaker_session.boto_region_name, 'linear-learner'),
                                          role=role,
                                          instance_count=1,
                                          instance_type='ml.m4.xlarge',
                                          output_path=output_path,
                                          hyperparameters=hyperparameters)

# 设置训练数据路径
train_data = 's3://your-bucket/train_data'

# 设置训练数据通道
train_input = sagemaker.s3_input(s3_data=train_data, content_type='text/csv')

# 启动训练作业
estimator.fit({'train': train_input})

在上述代码中，我们通过设置output_path参数来指定保存模型输出的路径。此路径应该是一个S3存储桶的路径。在训练完成后，模型输出将被保存到指定的S3路径中。

请确保替换代码示例中的以下部分以适应您的具体情况：

• 's3://your-bucket/model-output'：替换为您要保存模型输出的S3存储桶路径。
• 's3://your-bucket/train_data'：替换为您的训练数据的S3存储桶路径。

这样，当训练作业完成后，您将在指定的S3路径中找到模型输出。