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我正在尝试创建一个 azure 函数，该函数将从我的 ML 模型（final_model.sav）返回数据。通过这样做，ML 模型将在 Internet 上可用。

我的 Azure 函数（init .py）程序：

import azure.functions as func
import pickle


def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
    name = req.params.get('name')
    if not name:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            name = req_body.get('name')

    if name:
        
        var=name
        load_model = pickle.load(open('final_model.sav', 'rb'))
        prediction = load_model.predict([var])
        prob = load_model.predict_proba([var])
        
        return func.HttpResponse(f"{prediction[0]}&{prob[0][1]}.")
        
    else:
        return func.HttpResponse(
             "This HTTP triggered function executed successfully. Pass a name in the query string or in the request body for a personalized response.",
             status_code=200
        )

但是，每当我尝试通过 HTTP 端点（“http://localhost:7071/api/News?name=HelloWorld”）触发此功能时，它都会出现错误 500。我已将“sklearn”包包含在requirements.txt.

我遇到了这个错误：

Exception: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'final_model.sav'

错误

但我final_model.sav在同一目录中有文件。我不知道为什么它没有检测到它。

当我尝试调试代码时，我知道我的程序在遇到load_model = pickle.load(open('final_model.sav', 'rb'))程序行时停止工作。我已将“final_model.sav”放在函数目录中（与init .py 所在的位置相同）。

Function中的文件如下： 天蓝色函数中的文件

prediction.py只是一个无用的文件。请忽略它。它没有得出任何关于该程序的结论。

我认为绑定可能存在问题。请检查我的function.json文件。

函数.json：

{
  "scriptFile": "__init__.py",
  "bindings": [
    {
      "authLevel": "anonymous",
      "type": "httpTrigger",
      "direction": "in",
      "name": "req",
      "methods": [
        "get",
        "post"
      ]
    },
    {
      "type": "http",
      "direction": "out",
      "name": "$return"
    }
  ]
}

感谢您为我的问题付出宝贵的时间。非常感谢。

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1 回答 1

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由于您是从根路径加载文件open('final_model.sav', 'rb')，因此它正在函数应用主位置查找该文件。因此，将“final_model.sav”移到那里，即移到“host.json”所在的同一级别。

于 2020-09-23T13:49:45.667 回答