您可以在azure ml designer中创建新目录吗？
您可以在azure ml designer中创建新目录吗？
提问于 2021-07-03 04:02:36
因此，我正在使用azure机器学习设计器创建一个web服务，我可以安全地从脚本包中导入库并从中加载文件。但我似乎不能在其中创建新目录并将文件保存在这个新目录中。尝试使用os.mkdirs和pathlib，但没有成功。有没有办法做到这一点？或者在当前版本中还不支持
编辑:为了重现我面临的问题，我在Azure设计器中编写了两个连接到测试脚本包的python脚本，现在这个zip文件只包含一个测试txt文件，以确保脚本包不是空的。如下图所示，第一个脚本在包中创建一个新目录，并在压缩文件的根目录中创建一个DataFrame，下一个脚本负责在这个新创建的目录中创建和保存一个txt文件。以下是问题的屏幕截图和使用的脚本：
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-07-11 02:53:01
每个执行Python脚本模块都是一个不同的临时容器。在一个执行Python脚本中创建的文件夹只存在于该特定上下文中，新的执行Python脚本看不到它。例如，这与安装库是一样的。如果您需要在多个模块中包含一个库，则必须再次使用pip-install。
替代方法是使用AML SDK将文件夹和文件持久化到数据存储中。
import pandas as pd
from azureml.core import Run, Datastore
def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):
file_path = 'new_file_test.txt'
file = open(file_path, mode = 'w')
file.write('xxx')
file.close()
run = Run.get_context(allow_offline=True)
ws = run.experiment.workspace
datastore = ws.get_default_datastore()
datastore.upload_files(files = [file_path], target_path = "new_file_test.txt", overwrite = True)
return dataframe1,在不同的模块中，您可以将该文件下载到模块执行上下文并使用它：
import pandas as pd
from azureml.core import Run, Datastore
def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):
run = Run.get_context(allow_offline=True)
ws = run.experiment.workspace
datastore = ws.get_default_datastore()
datastore.download('new_file_test.txt', prefix='/new_file_test.txt/')
return dataframe1,查看Execute Python Script、AzureBlobDatastore.upload_files()和AzureBlobDatastore.download()的文档。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/68230714
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