Exportieren eines beschrifteten Azure Machine Learning-Datasets
Wir exportieren nun unser bezeichnetes Dataset. Diese Aufgabe erzeugt eine JSON-Datei, die in einem Azure-Blog-Storage Container gespeichert ist, der unserer Instanz von Azure Machine Learning Studio zugewiesen ist. Die Datei enthält URL-Verweise auf die rohen Bilddaten und die Bezeichnungsmetadaten für jedes Bild. Wir verweisen später auf dieses Dataset, um es mithilfe einer Jupyter Notebook-Instanz im Modelltraining zu verwenden.
Exportieren eines beschrifteten Azure Machine Learning-Datasets
Nach dem Bezeichnen aller Bilder (denken Sie daran, in Vorbereitung auf das Training mindestens 50 zu bezeichnen), können wir jetzt eine Anmerkungsdatei exportieren. Navigieren Sie zum Datenbezeichnungsprojekt, wählen Sie Exportieren und dann Azure ML Dataset aus. Bei diesem Vorgang wird Ihr Bilddataset als AutoML-kompatibles Azure ML-Dataset mit einem Namen im Format ‚NAME_DATUM_UHRZEIT‘ exportiert.
Wählen Sie das exportierte Dataset aus.
Im vorherigen Schritt wird ein Bildschirm mit dem neu erstellten Dataset geöffnet. Kopieren Sie den Namen des Datasets, und speichern Sie ihn an einem sicheren und zugänglichen Ort auf Ihrem Entwicklungscomputer, da wir diesen Wert im nächsten Modul des Lernpfads verwenden. In diesem Beispiel lautet der Name soda_20220329_18449.
