python - 如何从 Azure blob 数据存储获取 Python pathlib 路径？

Question

我正在尝试对 torch.utils.data.DataLoader 进行一些自定义操作在 AzureML 中，但无法直接从我的 azureml.core.Datastore 实例化它:

ws = Workspace( # ... etc ... )
ds = Datastore.get(ws, datastore_name='my_ds')
am = ds.as_mount()

# HOW DO I GET base_path, data_file from am?

dataloader = DataLoader(
        ListDataset(base_path, data_file), #... etc...
    )

am.path()的值是“$AZUREML_DATAREFERENCE_my_ds”，但我不知道如何从它转到 pathlib.Path正如构造函数所期望的 ListDataset 。我尝试过的事情包括 Path(am.path())和Path(os.environ[am.path()])但它们似乎不起作用。

很明显，有一些答案，因为:

script_params = {
    '--base_path': ds.as_mount(), 
    '--epochs': 30,  
    '--batch_size' : 16,  
    '--use_cuda': 'true'
}
torch = PyTorch(source_directory='./',
                        script_params=script_params,
                        compute_target=compute_target,
                        entry_script='train.py',
                        pip_packages=packages,
                        use_gpu=True) 

似乎创建了一个合法的对象。

Answer 1

您也许可以尝试使用 DataPath class 。它公开诸如 path_on_datastore 之类的属性，这可能是您正在寻找的路径。

从 DataReference 对象构造此类，即变量 am；您可以使用create_from_data_reference()方法。

示例:

ds = Datastore.get(ws, datastore_name='my_ds')
am = ds.as_mount()

dp = DataPath().create_from_data_reference(am)

base_path = dp.path_on_datastore