选择“编辑器”>“在 VS Code 中编辑 (Web)”。 计算 选择“计算”选项卡 如果希望使用的计算实例已停止,请选择它,然后选择“开始”。 运行计算实例后,在“应用程序”列中,选择“VS Code (Web)”。 如果未看到这些选项,请确保已启用将计算实例连接到 Web 激 Visual Studio Code预览功能,如先决条件部分所示。
The Azure Machine Learning VS Code extension makes it easy to connect to and access resources in compute instances in real time. For more information, seeconnect to an Azure Machine Learning compute instance. Azure Machine Learning 2.0 CLI support (preview) ...
Azure Machine Learning API/SDK/CLI v2 Azure 机器学习文档 概述 设置 创建ML 资源以入门 设置开发环境 安装和设置 CLI(v2) 安装和设置 SDK(v2) 安装VS Code 扩展 快速入门 开始使用 Azure 机器学习 教程 先了解基础知识 生成模型 托管特征存储 与Azure 机器学习交互 ...
本文介绍如何启动远程连接到 Azure 机器学习计算实例的 Visual Studio Code。 借助 Azure 机器学习资源的强大功能,使用 VS Code 作为集成开发环境 (IDE)。 通过 VS Code 网页版,在浏览器中使用 VS Code,或使用 VS Code 桌面版应用程序。 重要 此功能目前处于公开预览状态。 此预览版在提供时没有附带服务级别协议...
Launch VS Code remote Work in VS Code remote Manage resources VS Code Integration with other tools Work with data Automated Machine Learning Train a model Work with foundation models Use Generative AI Responsibly develop & monitor Orchestrate workflows using pipelines ...
Azure Machine Learning API/SDK/CLI v2 Azure 机器学习文档 概述 设置 创建ML 资源以入门 设置开发环境 安装和设置 CLI(v2) 安装和设置 SDK(v2) 安装VS Code 扩展 快速入门 开始使用 Azure 机器学习 教程 先了解基础知识 生成模型 托管特征存储 与Azure 机器学习交互 ...
了解如何使用 Azure Machine Learning Visual Studio Code 擴充功能來建立和管理 Azure Machine Learning 資源。
Azure 机器学习扩展。 遵循Azure 机器学习 VS Code 扩展安装指南安装该扩展。 创建资源 创建资源的最快方法是使用扩展的工具栏。 打开“Azure 机器学习”视图。 在活动栏中选择+。 从下拉列表中选择你的资源。 配置规范文件。 所需的信息取决于要创建的资源类型。
在[延伸模組] 檢視搜尋列中,輸入「Azure Machine Learning」,然後選取第一個延伸模組。 選取[安裝]。注意 Azure Machine Learning VS Code 擴充功能預設會使用 CLI (v2)。 若要切換至 1.0 CLI,請將 Visual Studio Code 中的 azureML.CLI Compatibility Mode 設定設為 1.0。 如需在 Visual Studio 中修改設定的...
在 Visual Studio Code 状态栏上选择“设置 Azure 机器学习工作区”按钮,然后按照提示将 TeamWorkspace 设置为默认工作区。 有关工作区的详细信息,请参阅如何在 VS Code 中管理资源。 定型模型 在训练过程中训练 TensorFlow 模型的方式是这样的:针对要分类的每个相应的数字,处理在该模型中嵌入的训练数据和学习...