从Azure机器学习服务上的数据存储中运行脚本

Question

我正在从Batch AI迁移到新的Azure机器学习服务。以前，我在Azure Files共享上放置了python脚本，这些脚本直接从那里运行。

在新服务中，当您创建一个Estimator时，您必须提供一个源目录和一个输入脚本。该文档指出源目录是复制到远程计算机的本地目录。

但是，Estimator构造函数还允许您指定一个数据存储名称，该名称应指定用于项目共享的数据存储。

对我来说，这听起来像您可以指定一个数据存储，然后源目录相对于该数据存储，但是这不起作用，它仍然希望在本地计算机上找到源目录。

tf_est = TensorFlow(source_directory='./script',
                source_directory_data_store=ds,
                script_params=script_params,
                compute_target=compute_target,
                entry_script='helloworld.py',
                use_gpu=False)

有人知道是否有可能使用数据存储来执行培训工作吗？