Azure / Azure/MachineLearningNotebooks
PipelineParameter parses my timestamp strings
- 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