Input الفصل

تهيئة كائن الإدخال.

توريث

azure.ai.ml.entities._inputs_outputs.base._InputOutputBase

Input

الدالمنشئ

Input(*, type: str, path: str | None = None, mode: str | None = None, optional: bool | None = None, description: str | None = None, **kwargs: Any)

معلمات الكلمة الأساسية فقط

الاسم	الوصف
type	str نوع إدخال البيانات. القيم المقبولة هي "uri_folder" و"uri_file" و"mltable" و"mlflow_model" و"custom_model" و"integer" و"number" و"string" و"boolean". الإعدادات الافتراضية ل "uri_folder". القيمة الافتراضية: uri_folder
path	Optional[str] المسار إلى بيانات الإدخال. يمكن أن تكون المسارات مسارات محلية أو uris بيانات بعيدة أو معرف أصل AzureML مسجل.
mode	Optional[str] وضع الوصول لإدخال البيانات. القيم المقبولة هي: "ro_mount": تحميل البيانات إلى هدف الحساب للقراءة فقط، 'download': تنزيل البيانات إلى هدف الحساب، 'direct': تمرير في URI كسلسلة ليتم الوصول إليها في وقت التشغيل
default	Union[str, int, float, bool] القيمة الافتراضية للإدخال. إذا تم تعيين افتراضي، ستكون بيانات الإدخال اختيارية.
min	Union[int, float] الحد الأدنى لقيمة الإدخال. إذا تم تمرير قيمة أصغر من الحد الأدنى إلى الوظيفة، فسيفشل تنفيذ المهمة.
max	Union[int, float] الحد الأقصى لقيمة الإدخال. إذا تم تمرير قيمة أكبر من الحد الأقصى إلى وظيفة، فسيفشل تنفيذ المهمة.
optional	Optional[bool] يحدد ما إذا كان الإدخال اختياريا.
description	Optional[str] وصف الإدخال
datastore	str مخزن البيانات لتحميل الملفات المحلية إليه.
intellectual_property	IntellectualProperty الملكية الفكرية للإدخل.
enum مطلوب

أمثلة

إنشاء CommandJob مع إدخالين.

   from azure.ai.ml import Input, Output
   from azure.ai.ml.entities import CommandJob, CommandJobLimits

   command_job = CommandJob(
       code="./src",
       command="python train.py --ss {search_space.ss}",
       inputs={
           "input1": Input(path="trial.csv", mode="ro_mount", description="trial input data"),
           "input_2": Input(
               path="azureml:list_data_v2_test:2", type="uri_folder", description="registered data asset"
           ),
       },
       outputs={"default": Output(path="./foo")},
       compute="trial",
       environment="AzureML-sklearn-1.0-ubuntu20.04-py38-cpu:33",
       limits=CommandJobLimits(timeout=120),
   )

الأساليب

get
has_key
items
keys
update
values

get

get(key: Any, default: Any | None = None) -> Any

المعلمات

الاسم	الوصف
key مطلوب
default	القيمة الافتراضية: None

has_key

has_key(k: Any) -> bool

المعلمات

الاسم	الوصف
k مطلوب

items

items() -> list

keys

keys() -> list

update

update(*args: Any, **kwargs: Any) -> None

values

values() -> list