zu ml Experiment unterschiedliche Ergebnisse als WebService

gleicher Eingang in zwei Fällen verwendet wird, aber anderes Ergebnis aus Python-Modul zurückzu ml Experiment unterschiedliche Ergebnisse als WebService

hier ist der Python-Skript, das das Ergebnis an den Webservice zurückgeben:

import pandas as pd 
import sys 


    def get_segments(dataframe): 
    dataframe['segment']=dataframe['segment'].astype('str') 
    segments = dataframe.loc[~dataframe['segment'].duplicated()]['segment'] 
    return segments 


    def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None): 

    df = dataframe1 
    segments = get_segments(df) 
    segmentCount =segments.size 

    if (segmentCount > 0) : 
     res = pd.DataFrame(columns=['segmentId','recommendation'],index=[range(segmentCount)]) 
    i=0  
    for seg in segments: 
     d= df.query('segment ==["{}"]'.format(seg)).sort(['count'],ascending=[0]) 

     res['segmentId'][i]=seg 
     recommendation='[' 
     for index, x in d.iterrows(): 
      item=str(x['ItemId']) 
      recommendation = recommendation + item + ',' 
     recommendation = recommendation[:-1] + ']' 
     res['recommendation'][i]= recommendation 
     i=i+1 
    else: 

     res = pd.DataFrame(columns=[seg,pdver],index=[range(segmentCount)]) 

return res,

wenn in Experiment returnd es die tatsächlichen ItemIDs, wenn in webservice es einige Zahlen

kehrt

der Zweck dieses Codes ist eine Tabelle für die Empfehlung Segmentsäule zu verschwenken

Quelle

2016-07-04 marnun

Hallo, es ist nicht möglich, dass verschiedene Ergebnisse zurückgegeben werden, indem Sie im selben Modell mit denselben Eingabedaten unterschiedliche Verbrauchsarten verwenden. Wie Sie sagten, gab es einige Zahlen zurück, wenn das Modell im Webservice konsumiert wurde. Ich nehme an, ob es sich um eine Job-ID wie '" 539d0bc2fde945b6ac986b851d0000f0 "" handelt, siehe [article] (https://azure.microsoft.com/en -us/documentation/articles/machine-learning-consume-web-services /) um sicher zu sein. –

Es ist nicht der Fall, ich bekomme eine gültige Antwort (Struktur weise), aber verschiedene Werte in ihm – marnun

Nach Diskussion mit dem Produktteam von Microsoft. Das Problem wurde behoben. hat das Produktteam zuerst ein Update auf den Webservice und erst später auf das ML-Studio ausgerollt, das ein Problem mit kategorischen Attributen in "Python-Skript ausführen" behoben hat. Das Problem war in einem früheren Stadium des Flusses und hat nichts mit dem obigen Python-Code zu tun.

Quelle

2016-07-10 08:30:23 marnun

Hallo, ich habe den gleichen Kontext des Problems nur, dass ich r Skript verwenden. Was die Ursache des Problems angeht, bin ich eigentlich verloren. Gerade jetzt, mein Experiment Ergebnis produziert das Ergebnis, das ich brauche. Wenn ich jedoch zum Webservice gehe, bekomme ich nur eine andere ID. Habe gerade meine Frage zu SO gestellt. https://stackoverflow.com/questions/47545217/azure-machine-learning-web-service-produce-different-result-from-experiment-resu –

@ArifSam, ich schlage vor, Sie öffnen ein Ticket mit Azure-Unterstützung – marnun

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