我有一个在自定义数据集上训练的 YOLOV5 模型，我尝试使用管道将其部署到 Azure。
首先，我用笔记本实例尝试了它，一切都很好，但由于我需要自动化它，我尝试在 Azure 上创建一个“数据集”，但是当我上传数据集时，它会更改数据集类型(通常在 YOLO 中，它必须像这样 -images(folder) -labels(folder))
后来尝试了以下方法:
run = Experiment(ws, name='try').submit(src)
run.wait_for_completion(show_output=True)
但是当我运行它时，出现以下错误
TypeError: '>' not supported between instances of 'int' and 'str'
我阅读了 Microsoft 的几份指南，但没有一个包含使用自定义数据集部署对象检测模型。
所以我有点迷失，如果有人能指导我，我将不胜感激
最佳答案
将文件上传到其他地方，然后使用 !wget 下载它，如果它是 zip，则 !unzip 它。与 Google 的 Colab 不同，Azure 会在关闭浏览器后存储文件。
关于azure - 在Azure机器学习上部署YOLOV5，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/67517072/