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我正在尝试按照步骤获取一个简单的 Azure ML 管道，其中包含狗与猫数据集 -在此处记录

我的笔记本包含以下内容 -

import azureml.core
from azureml.core import Workspace, Datastore
from azureml.core import Environment
from azureml.core.environment import CondaDependencies
from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

ws = Workspace.from_config()

myenv = Environment(name="myenv")
conda_dep = CondaDependencies()
conda_dep.add_conda_package("keras")
conda_dep.add_conda_package("PIL")
myenv.python.conda_dependencies=conda_dep
myenv.register(workspace=ws)

在设置了数据引用和计算之后，这就是我创建管道的方式 -

trainStep = PythonScriptStep(
    script_name="dogs_vs_cats.py",
    arguments=["--input", blob_input_data, "--output", output_data1],
    inputs=[blob_input_data],
    outputs=[output_data1],
    compute_target=compute_target,
    source_directory="../dogs-vs-cats"
)

Steps = [trainStep]

from azureml.pipeline.core import Pipeline
pipeline1 = Pipeline(workspace=ws, steps=[Steps])

from azureml.core import Experiment

pipeline_run1 = Experiment(ws, 'dogs_vs_cats_exp').submit(pipeline1)
pipeline_run1.wait_for_completion()

执行此步骤后，实验失败，在一堆信息后出现以下错误 -

Traceback (most recent call last):
  File "dogs_vs_cats.py", line 30, in <module>
    import keras
ModuleNotFoundError: No module named 'keras'

终端显示我的 conda 环境设置为 azureml_py36，并且 Keras 似乎列在conda list.

我是否正确设置了环境？缺少什么

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1 回答 1

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从您指定环境的方式来看，很难看出它是否是正确的 RunConfiguration 对象。如果是，则应该将其添加到您的 PythonScriptStep。

trainStep = PythonScriptStep(
    script_name="dogs_vs_cats.py",
    arguments=["--input", blob_input_data, "--output", output_data1],
    inputs=[blob_input_data],
    outputs=[output_data1],
    compute_target=compute_target,
    source_directory="../dogs-vs-cats",
    runconfig=myenv
)

现在你正在定义环境，但在任何地方都没有使用它。如果您的问题仍然存在，可以尝试像在此笔记本中的“指定运行脚本的环境”步骤中那样定义您的 RunConfiguration：

https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/pipeline-batch-scoring/pipeline-batch-scoring.ipynb

于 2019-10-03T07:51:11.900 回答