对于 AzureML Python SDK，我们可以使用返回数据集的 get_by_name()。

我可以通过 .to_pandas_dataframe() 方法获取 mydata 的熊猫数据框

对于 R 等效项，我被困在这里

问题是，R 有哪些选项可以让我得到表格，比如 csv 或 tibble？

我注意到 R 的 AzureML SDK 的文档记录不如 Python，这使得迁移到 AzureML 对我们的 R 代码库来说非常具有挑战性。

在 Azure 数据工厂上，我正在尝试创建一个链接的 Azure ML 服务，以便能够在 ADF 中调用已发布的模型。

它给了我以下错误：

发送到 Azure ML 服务以执行操作“validateWorkspace”的请求失败，http 状态代码为“禁止”。来自 Azure ML 服务的错​​误消息：'{"error":{"code":"AuthorizationFailed","message":"对象 id XXX 的客户端 XXX 无权执行操作 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/read'超出范围 '../Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/myworkspace' 或范围无效。如果最近授予访问权限，请刷新您的凭据。"}}'。

当我检查 Azure ML 服务工作区名称访问控制 IAM时，相关的 ADF 在此资源范围内具有数据工厂参与者角色。

当我检查 ADF访问控制 IAM时，相关的 Azure ML 工作区在此资源范围内具有贡献者角色。

谢谢你。

我想使用一个计算实例作为我的开发机器。是否有关于如何在这些机器上处理自定义 Anaconda 环境的最佳实践？

到目前为止，我是这样做的：

--> 在浏览器中重新加载 JupyterHub。

你看到这样做有什么缺点吗？我知道，标准环境中的一些特殊包组合丢失了，但我想知道我在系统中安装了什么。当然，可以将它与environment.yml.

你怎么看？

我在 Azure 自定义视觉（对象检测、通用紧凑型、层 S0）中创建了一个项目。我上传了大约 70 张图片，每个标签 35 张图片，然后开始训练我的模型。

训练（快速训练）完成后，在迭代屏幕中检查标签。令我惊讶的是，每个标签只测试了 7 张图像。

尝试运行高级培训 1 小时。什么也没有变。每个标签只测试了 7 个图像。

难道我做错了什么？

有没有办法使用所有图像进行对象检测训练，这样它可以给我更好的准确性？

谢谢，+ftex

I want to upgrade the default Ubuntu version that comes with the Compute Instance in Azure ML.

Anyone has any guide on safely upgrading to the latest LTS?

我正在尝试遵循本教程并收到以下错误。我正在使用 python 3 在 jupyter notebook 中工作。我正在尝试使用 Azure 工具和我附加的 Microsoft doc 构建推荐引擎。

TypeError: init () 接受 2 个位置参数，但给出了 3 个

我附上了来自 jupyter notebook 的代码图像，以演示正确的格式

我尝试了使用 Pip 回滚 Azure Python SDK 的解决方案。我运行 pip install --upgrade azureml-sdk 一切看起来都不错。非常感谢您的任何帮助！

代码如下所示：

在使用 Azure 计算实例并尝试从 Jupyter 实验室连接到工作区时，我经常遇到问题。

使用 InteractiveLoginAuthentication 我收到以下消息：

使用服务主体（SP 是 ML 工作区中的所有者）：

我在不同的订阅中有另一个工作区，我可以通过将租户作为 InteractiveLoginAuthentication 的额外输入来解决它。这一次，没有机会了。

不过，有趣的是，当我从本地计算机上登录时，我可以通过 InteractiveLoginAuthentication 登录到工作区。

我怀疑某些旧令牌缓存在某处，因此我尝试使用浏览器的“私人浏览”功能。此外，我删除/home/azureuser/.azure/accessTokens.json但没有效果。

也许你们中的一些人以前遇到过这个问题并且有一个想法？

作为参考，我检查了一些网站：

• https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-setup-authentication
• https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/manage-azureml-service/authentication-in-azureml/authentication-in-azureml.ipynb
• https://github.com/Azure/azure-cli/issues/4618
• https://github.com/Azure/azure-cli/issues/6147

更新

当我运行此代码时：

我得到以下跟踪：

• azureml-sdk在版本 1.9.0
• 我可以从本地计算机连接身份验证。只有当我想在计算实例上工作时才会出现问题。

我正在使用 azureml Python SDK 构建 Azure ML 管道。管道调用 PythonScriptStep，它将数据存储在 AML 工作区的 workspaceblobstore 上。

我想扩展管道以将管道数据导出到 Azure 数据湖（第 1 代）。据我了解，Azure ML 不支持将 PythonScriptStep 的输出直接连接到 Azure Data Lake（第 1 代）。因此，我在管道中添加了一个额外的 DataTransferStep，它将 PythonScriptStep 的输出作为直接输入到 DataTransferStep。根据 Microsoft 文档，这应该是可能的。

到目前为止，我已经构建了这个解决方案，只有这会在 Gen 1 Data Lake 上产生一个 0 字节的文件。我认为 output_export_blob PipelineData 没有正确引用 test.csv，因此 DataTransferStep 找不到输入。如何将 DataTransferStep 与 PythonScriptStep 的 PipelineData 输出正确连接？

我遵循的示例： https ://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-with-data-dependency-步骤.ipynb

管道.py

test_upload_stackoverflow.py

你好 Stackoverflowers，

我正在使用 azureml，我想知道是否可以记录我正在训练的 xgboost 模型的混淆矩阵以及我已经记录的其他指标。这是我正在使用的代码示例：

上面的代码引发了这种错误：

我已经尝试将矩阵转换为更简单的矩阵，但是在我记录它的“手动”版本之前发生了另一个错误（cmtx = [[30000, 50],[40, 2000]]）。

这让我觉得我没有正确处理命令run.log_confusion_matrix()。那么，再一次，我可以将混淆矩阵记录到我的 azureml 实验中的最佳方式是什么？

我有一个定期训练和注册模型的 AzureML 管道。每次运行都会创建一个新版本的注册模型。我的目标是在有新版本可用时重新部署模型。

在另一个脚本中，我部署了注册的模型并覆盖了任何现有的部署：

最初，我认为将部署包含在管道中是有意义的，但我不知道如何在管道步骤中引用工作区。

谢谢你的协助！