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从训练脚本访问AML数据存储区上的数据

，可以通过以下步骤实现：

首先，需要在Azure机器学习工作室中创建一个数据存储区（Datastore），用于存储数据。数据存储区可以连接到各种数据源，如Azure Blob存储、Azure文件共享、Azure Data Lake Storage等。
在训练脚本中，可以使用Azure机器学习的Python SDK来访问AML数据存储区上的数据。首先，需要导入必要的库和模块，如azureml.core和azureml.data。
使用azureml.core工作区对象连接到Azure机器学习工作区，可以使用工作区对象的get_default_datastore()方法获取默认的数据存储区对象。
使用数据存储区对象的upload()方法将数据上传到存储区，或者使用download()方法从存储区下载数据到本地。
在训练脚本中，可以使用azureml.data模块中的TabularDataset或FileDataset类来读取AML数据存储区上的数据。这些类提供了方便的方法来读取和处理数据。
通过指定数据存储区的路径或名称，可以在训练脚本中访问存储区上的数据。例如，可以使用TabularDataset.from_delimited_files()方法读取存储区上的CSV文件，或者使用FileDataset.from_files()方法读取存储区上的文件。
一旦数据被读取到训练脚本中，就可以在模型训练过程中使用这些数据进行特征工程、模型训练和评估等操作。

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