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我正在从 Batch AI 迁移到新的 Azure 机器学习服务。以前我在 Azure 文件共享上拥有我的 python 脚本，这些脚本直接从那里运行。

在新服务中，当您创建 Estimator 时，您必须提供源目录和入口脚本。文档指出源目录是复制到远程计算机的本地目录。

但是，Estimator 构造函数还允许您指定数据存储名称，该名称应该指定项目共享的数据存储。

对我来说，这听起来像是你可以指定一个数据存储，然后源目录是相对的，但是这不起作用，它仍然想在本地机器上找到源目录。

tf_est = TensorFlow(source_directory='./script',
                source_directory_data_store=ds,
                script_params=script_params,
                compute_target=compute_target,
                entry_script='helloworld.py',
                use_gpu=False)

有人知道是否可以使用数据存储来运行训练作业吗？

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