当使用Amazon SageMaker进行多GPU训练时，出现“No objective found”错误通常是由于软件配置错误或训练脚本中缺少目标函数导致的。

解决这个问题，一般需要检查以下几个方面：

1. 检查代码中是否有定义目标函数，例如在PyTorch中使用nn.CrossEntropyLoss作为目标函数：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

2. 确定训练数据是否被正确加载。例如，如果使用PyTorch DataLoader加载数据，则需要确保在DataLoader中设置batch_size参数，并且数据集的大小能够被batch_size整除：

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)

3. 检查是否选择了正确的深度学习框架版本。例如，如果使用TensorFlow 2.x，则需要在训练脚本中指定框架版本：

tensorflow_version = '2.1'
import tensorflow as tf

4. 检查是否正确配置了Amazon SageMaker训练作业参数。例如，如果使用多GPU训练，则需要在训练作业中指定multi_gpu即前提必须有多个GPU资源：

from sagemaker.tensorflow import TensorFlow
estimator = TensorFlow(entry_point='script.py',
             role=role,
             instance_count=1,
             instance_type='ml.p3.16xlarge',
             framework_version='2.1.0',
             py_version='py3',
             hyperparameters={'epochs': 10},
             script_mode=True,
             distributions={'mpi': {'enabled': True, 'processes_per_host': 8}})

通过上述方法检查代码配置，您可以解决Amazon SageMaker多GPU训练时“No objective found”错误。