Question

我已经在Azure Ml工作区中创建了火车模型。在此我使用了自己的模型并导入了其zip文件。压缩文件的输出发送到Execute Python Script模块，此处的输出为predictive labels dataframe。它工作正常并给出正确的输出，即使我也能够创建其Web服务。 Execute Python Script的代码如下：

import pandas as pd
import sys
import pickle
import main

def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):
    sys.path.insert(0,".\\Script Bundle")
    objTree = pickle.load(open(".\\Script Bundle\\pc_model.pkl", 'rb'))
    data=dataframe1.values
    x_test=dataframe2.values

    tree = objTree.generate_tree(data)
    print("Tree : ", tree)    


    df = objTree.predict(tree, x_test)
    return df

main是一个.py文件，在其中定义了我的训练模型，在这里我已使用pickle传递了其对象model。

dataframe1 =训练数据

dataframe2 =测试数据，

tree =训练模型的对象，

df =测试数据的目标值

在Web服务上测试时出现此错误：

85: Error 0085: The following error occurred during script evaluation, please view the output log for more information: ---------- Start of error message from Python interpreter ---------- Caught exception while executing function: Traceback (most recent call last): File "\server\InvokePy.py", line 113, in executeScript buf = pipe.read_buffer() File "C:\server\PipeProtocol.py", line 73, in read_buffer return bytearray(self.read_string()) TypeError: string argument without an encoding ---------- End of error message from Python interpreter ----------, Error code: ModuleExecutionError, Http status code: 400, Timestamp: Tue, 01 Oct 2019 13:05:17 GMT

我认为应该使用Execute Python Script模块而不是使用Train Model模块，并首先生成一个Predictive Model，然后将其部署为Web服务，

但这是How to create the object of custom model ?

的另一个问题

赞赏其中任何一个问题的反应。

如何在Azure ML中创建自定义训练模型的预测模型？

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