timestamp mismatch when using code_location

HI,

When code_location is used in estimator of TrainingStep(), the uploaded s3 path and sagemaker_submit_directory timestamp do not match(about 400 ms).
This will cause the execution to fail.

In SageMaker training job, timestamp matches even if code_location is used.

S3 uploaded path
s3://my-bucket/model/sagemaker-xgboost-2020-06-10-06-29-37-910/source/sourcedir.tar.gz

sagemaker_submit_directory
"s3://my-bucket/model/sagemaker-xgboost-2020-06-10-06-29-38-323/source/sourcedir.tar.gz"

```
# Open Source distributed script mode
from sagemaker.session import s3_input, Session
from sagemaker.xgboost.estimator import XGBoost

boto_session = boto3.Session(region_name=region)
session = Session(boto_session=boto_session)

output_path = 's3://{}/{}'.format(bucket_name, 'model')

xgb_script_mode_estimator = XGBoost(
entry_point='xgboost.py',
source_dir='source',
framework_version='0.90-2', # Note: framework_version is mandatory
hyperparameters=hyperparams,
role=role,
train_instance_count=1,
train_instance_type='ml.m5.2xlarge',
code_location=output_path, # ← Cause a mismatch
output_path=output_path
)
```

Bắt đầu với TrainingStep estimator và cách xử lý code_location được thể hiện trong bản tái hiện. Chạy ví dụ XGBoost được cung cấp và so sánh đường dẫn được tải lên S3 với các dấu thời gian của sagemaker_submit_directory. Được xem là hoàn tất khi cả hai đường dẫn sử dụng cùng một dấu thời gian để quá trình thực thi huấn luyện thành công.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.