刷新Azure机器学习中的数据集

Question

我有一个实验（exp），它在azure机器学习工作室中作为Web服务发布（exp [Predictive Exp。]），本实验使用的数据由R使用AzureML包推送

library(AzureML)

ws <- workspace(
  id = 'xxxxxxxxx',
  auth = 'xxxxxxxxxxx'
)

upload.dataset(data_for_azure, ws, "data_for_azure")

上面的内容有效，但是我想说我想要更新数据集（相同的架构只添加了更多行）

我厌倦了，但这不起作用：

delete.datasets(ws, "data_for_azure")

refresh(ws, what = c("everything", "data_for_azure", "exp", "exp [Predictive Exp.]")) 

我收到错误陈述以下内容：

Error: AzureML returns error code:
HTTP status code : 409
Unable to delete dataset due to lingering dependants

我浏览了文档，我知道简单的刷新是不可能的（同名），我看到的唯一选择是删除Web服务并再次执行所有操作

任何解决方案都会有很大的帮助！

Answer 1

来自R doc。

  

AzureML API不支持上传替换数据集   重新使用名称的新数据。如果您需要这样做，请先删除   AzureML Studio界面中的数据集，然后上传新版本。

现在，我认为这对于R sdk来说是特别的，因为Python SDK和AzureML Studio UI允许您上传新的数据集。将与R团队一起检查此事。

我建议将其上传为具有新名称的新数据集，然后使用此新数据集替换实验中的数据集。对不起，这似乎是关于，但我认为是更容易的选择。

除非您想使用AzureML Studio上传新版本，否则请转到+ NEW，数据集，选择您的文件并选中表示这是现有数据集的复选框。文件名应该相同。