从训练脚本访问 AML 数据存储上的数据
Access data on AML datastore from training script
我正在寻找一个工作示例，了解如何从 train.py 脚本中访问 Azure Machine Learning managed data store 上的数据。我按照 link 中的说明进行操作，我的脚本能够解析数据存储。
然而，无论我怎样尝试 (as_download(), as_mount())，我得到的唯一结果就是一个 DataReference 对象。或者也许我只是不明白实际上是如何从文件中读取数据的。
run = Run.get_context()
exp = run.experiment
ws = run.experiment.workspace
ds = Datastore.get(ws, datastore_name='mydatastore')
data_folder_mount = ds.path('mnist').as_mount()
# So far this all works. But how to go from here?
您可以将创建的 DataReference 对象作为输入传递给训练产品 (scriptrun/estimator/hyperdrive/pipeline)。然后在您的训练脚本中，您可以通过参数访问安装的路径。
完整教程：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/tutorial-train-models-with-aml
我正在寻找一个工作示例，了解如何从 train.py 脚本中访问 Azure Machine Learning managed data store 上的数据。我按照 link 中的说明进行操作，我的脚本能够解析数据存储。
然而，无论我怎样尝试 (as_download(), as_mount())，我得到的唯一结果就是一个 DataReference 对象。或者也许我只是不明白实际上是如何从文件中读取数据的。
run = Run.get_context()
exp = run.experiment
ws = run.experiment.workspace
ds = Datastore.get(ws, datastore_name='mydatastore')
data_folder_mount = ds.path('mnist').as_mount()
# So far this all works. But how to go from here?
您可以将创建的 DataReference 对象作为输入传递给训练产品 (scriptrun/estimator/hyperdrive/pipeline)。然后在您的训练脚本中，您可以通过参数访问安装的路径。 完整教程：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/tutorial-train-models-with-aml