在训练我的模型时,我开始使用的数据由json数据行和我希望从json数据中预测的预期值组成。json数据遵循我部署的服务将接收输入的模式。在培训之前,我运行了许多python函数来转换数据,并提取从原始json数据中计算出来的特性。我的模型所训练的就是转换后的数据。
我提取了代码,将json数据转换为模型所期望的输入,并将其转换为单独的python文件。现在,我想让我的评分脚本使用那个python脚本来准备发送到服务的输入,然后将它输入到我训练过的模型中。
在使用cli命令部署我的服务时,是否有方法将数据转换脚本与记分脚本包括在一起:
az ml service create realtime
我想绑定到mac os x机器上的多播DNS组和端口,以构建一些bonjour功能的原型。然而,当我尝试绑定到端口时,我得到了以下错误(顺便说一下,这是从python运行的):
socket.error: [Errno 48] Address already in use
看起来mDNSResponder绑定到了未设置SO_REUSEADDR的address:port。
是否可以以允许其他代理绑定到address:port组合的方式运行mDNSResponder?
我相信这很简单,但我在任何地方都找不到答案。假设我有一个名为ConversionSelector.py的简单温度转换程序,它看起来像
# Helper function to print all menu items:
def displayMenu():
print 'Temperature Conversions Menu:';
print '(1) Convert Fahrenheit to Celsius';
print '(2) Convert Celsius to Fahrenheit';
# Main fu