Вопрос или проблема
Я пытаюсь запустить TensorFlow внутри скрипта на python в Azure Machine Learning Studio. Поскольку TensorFlow не является частью Azure Machine Learning Studio, мне пришлось импортировать его с помощью zip-файла. Я следовал инструкциям здесь: https://stackoverflow.com/questions/44593469/how-can-certain-python-libraries-be-imported-in-azure-mllike-the-line-import-hu
Однако, пытаясь импортировать TensorFlow, я получаю:
ImportError: No module named _pywrap_tensorflow_internal
Не удалось загрузить нативный runtime TensorFlow.
Кажется, что TensorFlow это гораздо больше, чем просто библиотека python. Похоже, ему нужна нативная библиотека для работы. Логично, но есть это видео на YouTube, показывающее, что в конце концов все должно работать: https://www.youtube.com/watch?v=SEvoZ6EnUpk
Мой вопрос: возможно ли запустить TensorFlow внутри скрипта на python в Azure Machine Learning Studio? Если да, то как?
Позвольте мне ответить на свой вопрос: да, это возможно. Вы просто откройте этот пример в ML Studio, и у вас будет работающий tensorflow_keras.zip в вашем рабочем пространстве: https://gallery.azure.ai/Experiment/CNN-on-Keras-with-Tensorflow-backend
Ответ или решение
Да, использовать TensorFlow в Python-скрипте в Azure Machine Learning Studio действительно возможно, однако для этого потребуется выполнить несколько шагов, чтобы корректно настроить рабочую среду.
1. Понимание проблемы
TensorFlow — это не просто библиотека Python, а сложный фреймворк, который включает в себя нативные компоненты, необходимые для выполнения операций на низком уровне. Это может приводить к ошибкам, таким как ImportError: No module named _pywrap_tensorflow_internal, если нужные компоненты не загружены или неправильно настроены.
2. Загружение необходимых файлов
Ключевым моментом является то, как вы загружаете сам TensorFlow в Azure Machine Learning Studio. Как вы уже заметили, одного простого импорта из Python Package Index (PyPI) может быть недостаточно. Вместо этого рекомендуется использовать предварительно собранный архив, содержащий необходимые библиотеки. Например, вы можете воспользоваться примером, который вы привели, с ссылкой на Kaggle.
- Скачайте
tensorflow_keras.zipиз предоставленного вами репозитория. - Загрузите этот ZIP-файл в ваше рабочее пространство Azure Machine Learning Studio.
3. Настройка среды
После загрузки ZIP-файла вам нужно убедиться, что Azure Machine Learning Studio может его распаковать и правильно инициализировать среду для работы с TensorFlow.
-
Создайте новый Jupyter Notebook или эксперимент.
-
В начале вашего скрипта добавьте следующий код для распаковки файла и настройки окружения:
import zipfile import os # Укажите путь к вашему ZIP-файлу zip_file_path = "path/to/tensorflow_keras.zip" extraction_path = "./tensorflow" # Распаковка ZIP-файла with zipfile.ZipFile(zip_file_path, 'r') as zip_ref: zip_ref.extractall(extraction_path) # Добавляем распакованный путь в системный путь import sys sys.path.insert(0, extraction_path) -
Убедитесь, что все зависимости TensorFlow также корректно установлены. Это можно сделать с помощью
requirements.txt, который должен быть включен в ZIP или создав его отдельно.
4. Импорт TensorFlow
После успешной настройки вы можете импортировать TensorFlow в вашем скрипте следующим образом:
import tensorflow as tf5. Проверка установки
Чтобы удостовериться, что установка прошла успешно, можно выполнить команду:
print(tf.__version__)Это должно вывести версию вашего TensorFlow, что подтвердит успешный импорт.
6. Заключение
Таким образом, использование TensorFlow в Python-скрипте в Azure Machine Learning Studio возможно с помощью правильной настройки и импорта необходимых библиотек. Следуя приведенным шагам, вы сможете разрабатывать и тестировать модели на базе TensorFlow без значительных сложностей.
В дополнение к этому, вы можете ознакомиться с различными ресурсами и примерами на платформе Azure, чтобы лучше понять способы интеграции TensorFlow в вашу рабочую среду машинного обучения.