Vytvoření a prozkoumání datové sady Azure Machine Learning s popisky

V tomto článku se dozvíte, jak exportovat popisky dat z projektu popisování dat služby Azure Machine Learning a načíst je do oblíbených formátů, jako je datový rámec pandas pro zkoumání dat.

Co jsou datové sady s popisky

Datové sady Azure Machine Learning s popisky se označují jako označené datové sady. Tyto konkrétní datové sady jsou TabularDatasets s vyhrazeným sloupcem popisků a vytvářejí se pouze jako výstup projektů popisků dat ve službě Azure Machine Learning. Vytvořte projekt popisků dat pro popisky obrázků nebo popisky textu. Machine Learning podporuje projekty popisování dat pro klasifikaci obrázků, více popisků nebo více tříd a identifikaci objektů společně s ohraničenými rámečky.

Požadavky

• Předplatné Azure. Pokud ještě nemáte předplatné Azure, vytvořte si bezplatný účet před tím, než začnete.
• Sada Azure Machine Learning SDK pro Python nebo přístup k studio Azure Machine Learning
• Pracovní prostor Machine Learning. Viz Vytvoření prostředků pracovního prostoru.
• Přístup k projektu popisků dat ve službě Azure Machine Learning Pokud projekt popisování nemáte, vytvořte ho nejdřív pro popisky obrázků nebo popisky textu.

Export popisků dat

Po dokončení projektu popisování dat můžete exportovat data popisků z projektu popisků. Díky tomu můžete zachytit jak odkaz na data, tak jejich popisky a exportovat je ve formátu COCO nebo jako datovou sadu Azure Machine Learning.

Použijte tlačítko Exportovat na stránce s podrobnostmi projektu s popisky.

Kokosový ořech

Soubor COCO se vytvoří ve výchozím úložišti objektů blob pracovního prostoru Služby Azure Machine Learning ve složce v rámci exportu nebo coco.

Datová sada Azure Machine Learning

K exportované datové sadě Azure Machine Learning se dostanete v části Datové sady studio Azure Machine Learning. Stránka s podrobnostmi datové sady také poskytuje vzorový kód pro přístup k popiskům z Pythonu.

Prozkoumání datových sad označených pomocí datového rámce pandas

Načtěte datové sady s popisky do datového rámce pandas, abyste mohli využívat oblíbené opensourcové knihovny pro zkoumání dat pomocí to_pandas_dataframe() metody z azureml-dataprep třídy.

Nainstalujte třídu pomocí následujícího příkazu prostředí:

pip install azureml-dataprep

V následujícím kódu je datová sada výstupem z projektu popisku, animal_labels který jste dříve uložili do pracovního prostoru. Exportovaná datová sada je TabularDataset.

PLATÍ PRO: Python SDK azureml v1

import azureml.core
from azureml.core import Dataset, Workspace

# get animal_labels dataset from the workspace
animal_labels = Dataset.get_by_name(workspace, 'animal_labels')
animal_pd = animal_labels.to_pandas_dataframe()

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

#read images from dataset
img = mpimg.imread(animal_pd['image_url'].iloc(0).open())
imgplot = plt.imshow(img)

Další kroky

• Naučte se trénovat modely klasifikace obrázků v Azure.
• Nastavení automatizovaného strojového učení pro trénování modelů počítačového zpracování obrazu pomocí Pythonu