如何在'执行python脚本'部分中将外部pickle文件内容作为数据框加载到azure ml studio中？ [英] How to load an external pickle file contents as a data frame in azure ml studio in the 'execute python script' section?

问题描述

这是我正在使用的脚本：

     import  警告
警告 。  filterwarnings  （ 'ignore' ）  
   import   pandas   as   pd 
   import   sys 
   import  泡菜
   def   azureml_main  （  dataframe1   =  < span class ="pln"style ="margin：0px; padding：0px; border：0px; font-style：inherit; font-variant：inherit; font-weight：inherit; line-height：inherit; font-family：inherit ; vertical-align：baseline; color：＃303336">   None  ，  dataframe2   =    无 ）：  
 sys  。 路径 。 追加 （ '。\\Script Bundle' ）  
 dataframe1   =  泡菜 。 加载 （  open  （ < span class ="pln"style ="margin：0px; padding：0px; border：0px; font-style：inherit; font-variant：inherit; font-weight：inherit; line-height：inherit; font-family：inherit ; vertical-align：baseline; color：＃303336"> r  '/ Script Bundle / descript.pkl' ，   'rb' ））  
  返回  dataframe1  ，  

但是当我执行它时，得到以下错误

     FileNotFoundError  ：    [  Errno     2  ]    否 此类文件 或 目录 ：   '/ Script 
 Bundle / descript.pkl'  
  过程 返回   非   -   零退出代码  1   

解决方案

您好，

我认为您应该使用sys.path.insert（），因为未正确设置路径以加载模型文件。也许您可以使用以下内容重写：

 sys.path.insert（0，" .\Script Bundle\descript"）
 
 model = pickle。 load（打开（"。\Script Bundle \descript.pkl"，"rb"））
 
 pred = model.predict（dataframe1）
 
返回pd。 DataFrame（[pred [0]]），

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This is script which I am using:

 import warnings
 warnings.filterwarnings('ignore') 
 import pandas as pd
 import sys
 import pickle
 def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):
 sys.path.append('.\\Script Bundle')
 dataframe1 = pickle.load(open(r'/Script Bundle/descript.pkl', 'rb'))
 return dataframe1,

but when I execute it , getting below error

 FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/Script 
 Bundle/descript.pkl'
 Process returned with non-zero exit code 1

解决方案

Hello,

I think you should use sys.path.insert() as the path is not set correctly to load the model file.Maybe you can rewrite with the following:

sys.path.insert(0,".\Script Bundle\descript")

model=pickle.load(open(".\Script Bundle\descript.pkl", 'rb'))

pred=model.predict(dataframe1)

return pd.DataFrame([pred[0]]),

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这篇关于如何在'执行python脚本'部分中将外部pickle文件内容作为数据框加载到azure ml studio中？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！