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例如 - 如果我在本地系统中运行代码，假设需要 2-3 秒。在 Azure ML Studio 中同样需要花费 50-60 秒。
您能否帮助理解其背后的原因或可以进行的任何优化？
问候，阿南特
最佳答案
机器学习工作室(经典)的已知局限性是:
Python 运行时是沙盒的，不允许以持久方式访问网络或本地文件系统。
模块完成后，所有本地保存的文件都会被隔离并删除。 Python 代码无法访问其运行的计算机上的大多数目录，当前目录及其子目录除外。
当您提供压缩文件作为资源时，这些文件将从您的工作区复制到实验执行空间，解压缩，然后使用。复制和解压资源会消耗内存。
该模块可以输出单个数据帧。无法将任意 Python 对象(例如经过训练的模型)直接返回到 Studio(经典)运行时。但是，您可以将对象写入存储或工作区。另一种选择是使用 pickle 将多个对象序列化为字节数组，然后在数据帧内返回该数组。
希望这有帮助!
关于python-3.x - 为什么 Azure ML Studio(经典)需要额外的时间来执行 Python 脚本？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/62696966/
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