Azure / Azure/MachineLearningNotebooks

PipelineParameter parses my timestamp strings

Đang mở
#1,402 5 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
ADO Data4ML Pipelines product-issue
Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
4.4k
Fork
2.6k
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

I have the following PipelineParameters
```python
train_start_time = PipelineParameter(
name="train_start_time", default_value="2021-01-01T00:00:00"
)
train_end_time = PipelineParameter(
name="train_end_time", default_value="2021-01-31T00:00:00"
)
```
which are passed to my PythonScriptStep as follows:
```python
pipeline_step = PythonScriptStep(
..
arguments=[
"--train_start_time",
train_start_time,
"--train_end_time",
train_end_time,
],
...
)
```
But when I run this in a compute cluster it turns out that the timestamp strings have been parsed, and is passed on to the script in a different format! In `70_driver_log.txt` I see this:
```
[2021-03-23T14:30:23.703839] After variable expansion, calling script [...] with arguments:['--train_start_time', '01/01/2021 00:00:00 +00:00', '--train_end_time', '01/31/2021 00:00:00 +00:00']
```
Iso8601 is the only way to represent time as strings, any other way is abominations! How do I get my pretty strings?

**Edit for extra clarity**:
The problem is that my input string `2021-01-31T00:00:00` gets transformed to `01/31/2021 00:00:00 +00:00` before beeing passed to my script as arguments.

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Hướng nghiên cứu

Tái hiện ví dụ PipelineParameter và PythonScriptStep với các giá trị timestamp được hiển thị, sau đó kiểm tra 70_driver_log.txt để xem các đối số sau khi mở rộng biến. So sánh các chuỗi ISO8601 ban đầu với các giá trị đã biến đổi và truy tìm nơi quá trình chuyển đổi đó diễn ra. Được xem là hoàn tất khi script nhận các chuỗi timestamp ban đầu không thay đổi.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
azure, python
Lĩnh vực
machine-learning
Loại issue
Lỗi
Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
35/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.