问题标签 [azure-machine-learning-studio]
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python - Azure ML with python - (SSLError(SSLError('The write operation timed out',),),) 执行表存储实体查询时
您好我正在尝试通过执行从表存储帐户查询数据的 python 脚本来开始 Azure ML 算法。我用这个来做:
我在调用这段代码所在的函数时传入所需的变量,并通过在 Azure ML 中包含一个 zip 文件来包含该函数。
我认为错误是由于查询时间过长或类似的原因造成的,但它必须花费很长时间,因为我可能需要查询大量数据......我查看了这个 SO post Windows Azure Storage Table connection超时这是我认为关于达到这些查询的指定阈值的类似问题,但我不知道如何避免它。程序的运行时间只有大约 1.5 分钟才超时..
关于为什么会发生这种情况以及我如何解决它的任何想法?
编辑:
根据Peter Pan - MSFT的建议,我运行了一个更具体的查询:
这返回了以下错误日志:
希望这能给情况带来更多的洞察力!
azure-machine-learning-studio - 机器学习建议
我有很多学生根据他们的分数被一些大学选中的数据。我是机器学习的新手。我能有一些建议吗?如何添加 Azure 机器学习来预测他们可以根据自己的分数获得的大学
r - 错误:1411809D:SSL 例程 - 尝试从 AzureML 中的 R 模块内部进行 https 调用时
我在 AzureML 中有一个实验,其核心是 R 模块。此外,我在 Azure blob 存储中存储了一些 .RData 文件。Blob 容器设置为私有(无匿名访问)。
现在,我正在尝试从 R 脚本内部对 azure blob 存储容器进行 https 调用,以下载一些文件。我正在使用httr
包的GET()
功能并正确设置了 url、身份验证等...该代码在我的本地计算机上的 R 中工作,但是在实验中从 R 模块内部调用时,相同的代码给了我以下错误
显然这是来自底层 OpenSSL 库的错误(不久前已修复)。我在这里找到的一些建议解决方法是设置sslversion = 3
andssl_verifypeer = 1
或关闭验证ssl_verifypeer = 0
。这两种方法都返回相同的错误。
我猜这与内部 Azure 证书/验证有关......?或者,也许我错过或监督了什么?
任何帮助或想法将不胜感激。提前致谢。
问候
r - 使用 Microsoft Azure 机器学习查看 rgl 图
在 Azure-ml studio 中使用“执行 R 脚本模块”,当我绘制到 rgl 设备时,我在 R 设备输出的图形部分下得到一个损坏的图像图标。
有什么方法可以查看(甚至与之交互)生成的 rgl 设备吗?如果没有,有什么方法可以将 rgl 输出传输到标准 R 图形设备?
简单的例子:
需要明确的是,我知道rgl.snapshot
以及rgl.postscript
如何在标准 R 会话中保存和/或查看 rgl 设备,但无法使这些标准方法在 azure-ml 中工作。
python - 使用 pandas 创建虚拟变量时,Jupyter 笔记本内核死机
我正在参加 Walmart Kaggle 比赛,我正在尝试创建一个“FinelineNumber”列的虚拟列。对于上下文,df.shape
返回(647054, 7)
. 我正在尝试为df['FinelineNumber']
具有 5,196 个唯一值的虚拟列。结果应该是 shape 的数据框(647054, 5196)
,然后我计划将concat
其用于原始数据框。
几乎每次我运行时fineline_dummies = pd.get_dummies(df['FinelineNumber'], prefix='fl')
,我都会收到以下错误消息,The kernel appears to have died. It will restart automatically.
我在 16GB RAM 的 MacBookPro 上的 jupyter notebook 中运行 python 2.7。
有人可以解释为什么会发生这种情况(以及为什么大部分时间都会发生但不是每次都发生)?是 jupyter notebook 还是 pandas bug?此外,我认为这可能与 RAM 不足有关,但我在具有 >100 GB RAM 的 Microsoft Azure 机器学习笔记本上遇到了同样的错误。在 Azure ML 上,内核每次都死掉 - 几乎是立即死掉。
azure - Azure 机器学习 - 生成输出可视化时出错
我最近创建了新实验并将“Azure SQL 数据库”设置为数据源。我已经输入了所有必要的信息以连接到数据库并运行了实验。一切似乎都是正确的,但是当我尝试“可视化”我的数据时,屏幕底部的一些提示说:
产生输出可视化的错误
就这样。同样,当我单击“可视化”时,会出现一个带有空表的窗口(列名正确,因此表明它已连接到数据库,因为它必须从 db 获取列名)。
我应该在哪里寻找一些关于它为什么不起作用的额外信息?你认为什么会导致问题?如何解决?
编辑:更多信息:
我已经做的是创建空白实验并从“数据输入和输出”拖放“阅读器”。在“阅读器”中,我将“数据源”设置为“Azure SQL 数据库”,并输入了登录凭据。数据库查询:“SELECT * FROM Words”(Words 是 db 表之一)。
tsql - 在 Azure SQL 数据库中截断用于 Azure ML 实验的表
在我的 Azure ML 实验中,我使用编写器将数据写入 Azure SQL 数据库中的表。但是,我想在每次插入之前截断该表中的数据。有什么方法可以通过实验本身实现这一目标?我可以通过任何内置模块来实现这一点?
我从使用触发器的 sql 中知道我可以实现这一点。
azure - 从 powerbi 触发 azure ml 实验
我创建了一个 azure ml 实验,它从 API 获取数据并在 sql azure 数据库中更新它。我的 power bi 报告从这个数据库中挑选数据并显示报告。来自源的数据经常变化。因此,我需要类似 power bi 中的复选框,选中该复选框将触发 azure ml 实验并使用最新数据更新数据库。
我知道我们可以安排它在 Rstudio 管道中运行,但我们没有考虑这种方法,因为它在经济上不可行。提前致谢。
frameworks - 使用 API 等 Azure ML 方法
是否可以将 Microsoft Azure 机器学习中的机器学习方法用作我自己的代码(没有 ML Studio)的 API,并有可能计算出他们这边的所有内容?