Azure / Azure/MachineLearningNotebooks
DatasetConsumptionConfig and PipelineParameter cannot be reused
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
Following the tutorial to create ML datasets as pipeline parameters:
https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-showcasing-dataset-and-pipelineparameter.ipynb
This requires the creation of PipelineParameter and then DatasetConsumptionConfig objects.
If you have multiple steps which require the same dataset input, you would expect to be able to use the same PipelineParameter for all the steps. However when that PipelineParameter is used with a DatasetConsumptionConfig this doesn't work.
When building the pipeline we get the error:
`'PipelineDataset' object has no attribute '_get_datapath'`
Seems the object is altered when it is used, so when we use it a second time it breaks.
The work around at the moment is to create a new PipelineParameter for every step that uses the dataset, hence the number of pipeline parameters to configure grows very fast.
Tail end of error log (can't copy/paste text)

Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Línea de trabajo
Comienza con el tutorial enlazado aml-pipelines-showcasing-dataset-and-pipelineparameter.ipynb y reproduce la pipeline usando un PipelineParameter con varios objetos DatasetConsumptionConfig. Rastrea la construcción de la pipeline alrededor del error reportado «_get_datapath». Se considera completado cuando la misma entrada de dataset puede reutilizarse en varios pasos y la pipeline se construye correctamente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- azure, jupyter-notebook, python
- Área
- machine-learning
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100