Spuštění kódu Pythonu v návrháři služby Azure Machine Learning

V tomto článku se dozvíte, jak pomocí komponenty Execute Python Script přidat vlastní logiku do návrháře služby Azure Machine Learning. V tomto postupu použijete knihovnu Pandas k jednoduchému inženýrství funkcí.

Pomocí integrovaného editoru kódu můžete rychle přidat jednoduchou logiku Pythonu. K přidání složitějšího kódu nebo k nahrání dalších knihoven Pythonu byste měli použít metodu zip souboru.

Výchozí spouštěcí prostředí používá distribuci Anacondas Pythonu. Úplný seznam předinstalovaných balíčků najdete na stránce s referenčními informacemi o komponentě Spustit skript Pythonu.

Důležité

Pokud v tomto dokumentu nevidíte grafické prvky, jako jsou tlačítka v sadě studio nebo návrháři, možná nemáte správnou úroveň oprávnění k pracovnímu prostoru. Obraťte se na správce předplatného Azure a ověřte, že máte udělenou správnou úroveň přístupu. Další informace najdete v tématu Správa uživatelů a rolí.

Spuštění Pythonu napsaného v návrháři

Přidání komponenty Execute Python Script

1. Najděte komponentu Execute Python Script (Spustit skript Pythonu) v paletě návrháře. Najdete ho v části Jazyk Pythonu.

2. Přetáhněte komponentu na plátno kanálu.

Připojení vstupních datových sad

Tento článek používá ukázkovou datovou sadu automobile price data (Raw).

1. Přetáhněte datovou sadu na plátno kanálu.

2. Připojte výstupní port datové sady k levému hornímu vstupnímu portu komponenty Execute Python Script . Návrhář zveřejňuje vstup jako parametr skriptu vstupního bodu.

   Správný vstupní port je vyhrazený pro komprimované knihovny Pythonu.

   

3. Pečlivě si poznamenejte konkrétní vstupní port, který používáte. Návrhář přiřadí levý vstupní port proměnné dataset1a prostřední vstupní port .dataset2

Vstupní komponenty jsou volitelné, protože můžete vygenerovat nebo importovat data přímo v komponentě Spustit skript Pythonu.

Psaní kódu Pythonu

Návrhář poskytuje počáteční vstupní bod skript pro úpravy a zadání vlastního kódu Pythonu.

V tomto příkladu použijete Pandas ke kombinování dvou sloupců datové sady automobilů – Price a Horsepower – k vytvoření nového sloupce Dolary na koňskou sílu. Tento sloupec představuje, kolik platíte za každou jednotku koňské síly, což by mohlo stát užitečným informačním bodem k rozhodnutí, jestli je konkrétní auto dobrý obchod za jeho cenu.

1. Vyberte komponentu Spustit skript Pythonu.

2. V podokně, které se zobrazí napravo od plátna, vyberte textové pole skriptu Pythonu.

3. Zkopírujte a vložte do textového pole následující kód:

   import pandas as pd
   
   def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):
       dataframe1['Dollar/HP'] = dataframe1.price / dataframe1.horsepower
       return dataframe1
   

   Kanál by měl vypadat takto:

   

   Skript vstupního bodu musí obsahovat funkci azureml_main. Funkce má dva parametry funkce, které mapuje na dva vstupní porty pro komponentu Execute Python Script .

   Návratová hodnota musí být datový rámec Pandas. Jako výstupy komponent můžete vrátit maximálně dva datové rámce.

4. Odešlete kanál.

Teď máte datovou sadu, která má novou funkci Dollars/HP . Tato nová funkce by mohla pomoct vytrénovat doporučovací vůz. Tento příklad ukazuje extrakci funkcí a redukci dimenzí.

Další kroky

Naučte se importovat vlastní data v návrháři služby Azure Machine Learning.