<<致歉>>
開了兩個免費的Azure帳號，由於沒有緊盯著預算，不小心玩性大發，把兩個帳號的額度全部耗盡，所以想說明的資料都被鎖住了。但我會儘量依記憶，來說明重點部分。截圖就抱歉了！！
所以，開了compute後，請小心額度，不然一天耗費NTD400-500，很快就見底了！
<<致歉---END>>

我們若想自己開發模型，通常可從兩個地方進入IDE進行開發工作。

• Compute：見圖<AZ-ComIns02.png>。可從此處進入Jupyter and JupyterLab，缺點是沒有IntelliCode的功能，寫起程式會很累。
• Notebook：見圖<AZ-TermNB.png>。從此處開發程式，具有IntelliCode的功能，效率提升多了。

圖<AZ-ComIns02.png>

圖<AZ-TermNB.png>

我們建立好自己的MNIST [Azure dataset]，如何餵給dataloader呢？

首先，我們得分辨出 [Azure dataset]和[torchvision.datasets.MNIST]是不同的。當然，您可以使用mlxtend直接讀local file。但是，我們此處不使用該package。
在下列程式碼中，若我們的 [Azure dataset]中 (root=data_dir)，存在所需的檔案，那麼 download=True 便會取用 local file。有了dataset，自然即可餵給dataloader了。

xy_train = torchvision.datasets.MNIST(
    root=data_dir, 
    train=True,
    download=True,    # if exists, loads the local files
    transform=my_transform_train
)

這個部分，我們主要談自己開發模型時的環境，及dataset的連結。接下來，我們開始談Azure AutoML。