python - 使用argparse错误地传递了参数

我不明白为什么参数传递不正确：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--start_date', type=str, default='2016-07-01T00:00:00Z', dest='start_date')
parser.add_argument('--end_date', type=str, default='2016-09-01T00:00:00Z', dest='end_date')
args, unknown = parser.parse_known_args()

print(str(args.start_date))
# 01/01/2019 00:00:00

print(str(args.end_date))
# 08/20/2019 00:00:00

这是我将参数从Azure ML管道脚本传递给脚本的方式：

    start_date = '2019-01-01T00:00:00Z'
    end_date = '2019-08-20T00:00:00Z'

    preprocess_step = PythonScriptStep(
        name="Test",
        script_name="myscript.py",
        compute_target=aml_compute,
        source_directory=".",
        arguments=[
            "--start_date", start_date,
            "--end_date", end_date
        ],
        allow_reuse=False,
    )

但是，如果我从命令行运行myscript.py，则参数正确传递：

python myscript.py --start_date 2019-01-01T00:00:00Z --end_date 2019-08-20T00:00:00Z

发生了什么以及如何解决？

最佳答案

我不知道您的真实环境仅仅是从您的帖子描述中得出的，而是仅根据类PythonScriptStep和RunConfiguration的官方文档，如下图所示，我认为缺少分配给它的RunConfiguration对象runconfig对象的参数PythonScriptStep。

图1.用红色标记的arguments类的runconfig和PythonScriptStep的描述



图2.设置以红色标记的RunConfiguration时使用PythonScriptStep的说明



作为参考，您可以参考下面的这些官方样本列表。


MLOps/examples/customer_churn/Customer Churn.ipynb
MLOps/examples/AzureML-Primers/06 - Automating ML Workflows with Pipelines.ipynb
MLOps/examples/imagenet-transfer-learning/mlpipeline.py
MLOpsPython/ml_service/pipelines/diabetes_regression_build_train_pipeline_with_r.py
MLOpsPython/ml_service/pipelines/diabetes_regression_build_train_pipeline.py


首先，它们为runconfig分配PythonScriptStep值。希望能帮助到你。