説明
推定器の入力パラメータを介してデータセットを渡すだけでなく、script_params を介してデータセットを渡し、引数を介してトレーニング スクリプトでデータ パス (マウント ポイント) を取得することもできます。この方法では、トレーニング スクリプトを azureml-sdk から独立させることができます。つまり、どのクラウド プラットフォームでも、ローカル デバッグとリモート トレーニングに同じトレーニング スクリプトを使用できます。
例：
azureml.train.sklearn から SKLearn をインポートします
スクリプトパラメータ = {
# データセットをリモートコンピューティングにマウントし、マウントされたパスをトレーニングスクリプトの引数として渡します。
'--データフォルダー': mnist_ds.as_named_input('mnist').as_mount(),
'--正規化': 0.5
}
est = SKLearn(source_directory=スクリプトフォルダ,
スクリプトパラメータ=スクリプトパラメータ、
計算対象=計算対象、
環境定義=env、
エントリスクリプト = 'train_mnist.py')
# 実験を実行する
実行 = 実験.送信(est)
実行完了待ち(show_output=True)
参照：
https://docs.microsoft.com/es-es/azure/machine-learning/how-to-train-with-datasets