如何在Azure ML Notebook中使用Blob Container文件夹

vmjh9lq9 于 2023-08-07 发布在其他

关注(0)|答案(1)|浏览(98)

对于深度学习（基于计算机视觉），我在Azure Blob容器中导入了一个文件夹。文件夹本身包含两个不同的文件夹“Train”和“Test”。在“训练”和“测试”文件夹中，我有一组不同的文件夹，根据我想分类的9类图像。
现在，我想训练一个深度学习算法来分类，以获得一个能够对这9个类进行分类的模型，我想使用Azure机器学习笔记本-具有适当的计算示例。
现在，当我尝试调用Blob存储中的文件夹路径时，代码如下：

train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
   r'path', #here I have to specify the path 
   shuffle =True,
   image_size =(img_height,img_width)  , 
   batch_size = batch_size             # 32)

字符串
我必须指定路径。我使用了很多不同的方法，直接传递服务提供给我的路径，但它们都不起作用：
1.直接从二进制大对象存储中获取链接并传递它。
1.通过Folder_URI创建Azure数据存储。
1.创建Azure数据资产并将其传递
例如，错误是：

Could not find directory azureml://subscriptions/ data asset/images/Train

型
如何在Azure Machine Learning Notebook中传递正确的文件夹链接以读取数据并开始训练算法？

Azure

来源：https://stackoverflow.com/questions/76785405/how-use-a-blob-container-folder-in-azure-ml-notebook

1条答案

按热度按时间

czfnxgou1#

要从datastore访问图像数据集，您可以将datastore挂载到azure ml示例中。
数据上载到数据存储区：
x1c 0d1x的数据
要装载数据存储区，可以使用以下代码片段：

from azureml.core import Workspace, Datastore
from azureml.core.dataset import Dataset

ws = Workspace.from_config()
datastore = Datastore.get(ws, datastore_name='workspaceblobstore')
Image_dataset = Dataset.File.from_files((datastore, 'UI/2023-07-28_080518_UTC/image dataset/'))
mounted_path = "/tmp/image_dataset"
mount_cont = Image_dataset.mount(mounted_path)
mount_cont.start()

字符串

的
这将在以下位置装载数据存储区：“/tmp/image_dataset”
然后，您可以使用该路径访问数据集