这通常发生在使用Sagemaker工作流管道将Tensorflow模型转换为云本地格式时。建议在训练步骤中指定输出路径，并在模型转换步骤中引用该路径。以下是一个代码示例：

from sagemaker.tensorflow import TensorFlow

estimator = TensorFlow(entry_point='train.py',
                       role='SageMakerRole',
                       training_steps=100,
                       evaluation_steps=10,
                       hyperparameters={'learning_rate': 0.1},
                       output_path='s3://output-bucket/output_path',
                       base_job_name='job-name')

estimator.fit(inputs={'training': 's3://input-bucket/training_data'})

您可以在模型转换步骤中使用model_data属性指向输出路径，如下所示：

from sagemaker.tensorflow.model import TensorFlowModel
from sagemaker.pipeline import PipelineModel

model = TensorFlowModel(model_data=estimator.model_data,
                        role='SageMakerRole',
                        framework_version='2.3.1',
                        entry_point='transform.py')

transformer = model.transformer(instance_count=1,
                                instance_type='ml.m5.large',
                                output_path='s3://output-bucket/output_path',
                                base_transform_job_name='transform-job')

transformer.transform(data='s3://input-bucket/transform_data',
                       data_type='S3Prefix')