我有很多通过运行 PyTorch estimator/ScriptRunStep 实验创建的运行文件,这些实验保存在 azureml blob 存储容器中。以前,我一直在 ml.azure.com 门户的“实验”选项卡中查看这些运行,并将标签与这些运行相关联,以分类和加载所需的模型。
但是,一位同事最近删除了我的工作区。我创建了一个新的,它连接到先前存在的 blob 容器,因此运行文件仍然存在并且可以在这个新工作区上访问,但它们不再显示在 ml.azure.com 上的实验查看器中。我也看不到与跑步相关的标签。
有什么方法可以将这些旧运行文件加载到实验查看器中,还是只能查看在当前工作区中创建的运行?
示例脚本运行配置代码:
data_ref = DataReference(datastore=ds,
data_reference_name="<name>",
path_on_datastore = "<path>")
args = ['--data_dir', str(data_ref),
'--num_epochs', 30,
'--lr', 0.01,
'--classifier', 'int_ext' ]
src = ScriptRunConfig(source_directory='.',
arguments=args,
compute_target = compute_target,
environment = env,
script='train.py')
src.run_config.data_references = {data_ref.data_reference_name:
data_ref.to_config()}