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Difference between upload and mount
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
Hey,
I'm confused by the methodes of the class PipelineData. Is there a tutorial that explains and shows when and how to use as_dataset, as_mount, as_upload, as_input? I can only find very basic examples.
Thanks
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#### Document Details
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* ID: 76780996-4443-4aff-18c0-65195afcab00
* Version Independent ID: 6032c190-bb76-7050-89fa-30476b36b43f
* Content: [azureml.pipeline.core.PipelineData class - Azure Machine Learning Python](https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-pipeline-core/azureml.pipeline.core.pipelinedata?view=azure-ml-py)
* Content Source: [AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-core/azureml.pipeline.core.PipelineData.yml](https://github.com/MicrosoftDocs/MachineLearning-Python-pr/blob/live/AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-core/azureml.pipeline.core.PipelineData.yml)
* Service: **machine-learning**
* Sub-service: **core**
* GitHub Login: @DebFro
* Microsoft Alias: **debfro**
Beitragsleitfaden
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Rechercherichtung
Lies die PipelineData API-Seite und den Quelltext unter AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-core/azureml.pipeline.core.PipelineData.yml. Kläre, wann und wie as_dataset, as_mount, as_upload und as_input verwendet werden sollen, insbesondere den Unterschied zwischen Upload und Mount. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn die Dokumentation ein praxisnahes Tutorial oder Beispiele enthält, die diese Methoden abdecken.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- azure, machine-learning, python
- Bereich
- documentation, machine-learning
- Issue-Typ
- Dokumentation
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100