OutputPortBinding Třída

  • Reference

Definuje pojmenovaný výstup kroku kanálu.

OutputPortBinding lze použít k určení typu dat, která budou vytvořena krokem, a způsobu vytváření dat. Lze ho použít k InputPortBinding určení, že výstup kroku je požadovaným vstupem jiného kroku.

Inicializace OutputPortBinding.

Dědičnost
builtins.object
OutputPortBinding

Konstruktor

OutputPortBinding(name, datastore=None, output_name=None, bind_mode='mount', path_on_compute=None, is_directory=None, overwrite=None, data_type=None, pipeline_output_name=None, training_output=None, dataset_registration=None, dataset_output=None)

Parametry

name
str
Vyžadováno

Název objektu OutputPortBinding, který může obsahovat pouze písmena, číslice a podtržítka.

datastore
Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore]
výchozí hodnota: None

Úložiště dat PipelineData se bude nacházet v.

output_name
str
výchozí hodnota: None

Název výstupu, pokud je použit žádný název. Může obsahovat pouze písmena, číslice a podtržítka.

bind_mode
str
výchozí hodnota: mount

Určuje, jestli krok vytváření použije pro přístup k datům metodu "upload", "mount" nebo "hdfs".

path_on_compute
str
výchozí hodnota: None

V režimu nahrání je cesta, do které modul zapisuje výstup.

is_directory
bool
výchozí hodnota: None

Určuje, jestli je výstupem adresář nebo jeden soubor.

overwrite
bool
výchozí hodnota: None

V režimu nahrání se určuje, jestli se mají přepsat existující data.

data_type
str
výchozí hodnota: None

Nepovinný parametr. Datový typ lze použít k určení očekávaného typu výstupu a k podrobnostem o tom, jak by se měla data používat. Může to být libovolný řetězec definovaný uživatelem.

pipeline_output_name
str
výchozí hodnota: None

Pokud je tento výstup zadaný, bude k dispozici pomocí PipelineRun.get_pipeline_output(). Názvy výstupů kanálu musí být v kanálu jedinečné.

training_output
TrainingOutput
výchozí hodnota: None

Definuje výstup pro trénovací výsledek. To je potřeba pouze pro konkrétní trénování, jejichž výsledkem jsou různé druhy výstupů, jako jsou metriky a model. Výsledkem jsou AutoMLStep například metriky a model. Můžete také definovat konkrétní iteraci trénování nebo metriku používanou k získání nejlepšího modelu. Pro HyperDriveStepmůžete také definovat konkrétní soubory modelu, které se mají zahrnout do výstupu.

dataset_registration
DatasetRegistration
výchozí hodnota: None

Nepovinný parametr. Toto je interní parametr. Místo toho byste měli používat PipelineData.as_dataset.

dataset_output
OutputDatasetConfig
výchozí hodnota: None

Nepovinný parametr. Toto je interní parametr. Měli byste používat OutputFileDatasetConfig intead.

name
str
Vyžadováno

Název objektu OutputPortBinding, který může obsahovat pouze písmena, číslice a podtržítka.

datastore
Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore]
Vyžadováno

Úložiště dat PipelineData se bude nacházet v.

output_name
str
Vyžadováno

Název výstupu, pokud je použit žádný název. Může obsahovat pouze písmena, číslice a podtržítka.

bind_mode
str
Vyžadováno

Určuje, jestli krok vytváření použije pro přístup k datům metodu "upload", "mount" nebo "hdfs".

path_on_compute
str
Vyžadováno

V režimu nahrání je cesta, do které modul zapisuje výstup.

is_directory
bool
Vyžadováno

pokud je výstupem adresář

overwrite
bool
Vyžadováno

V režimu nahrání se určuje, jestli se mají přepsat existující data.

data_type
str
Vyžadováno

Nepovinný parametr. Datový typ lze použít k určení očekávaného typu výstupu a k podrobnostem o tom, jak by se měla data používat. Může to být libovolný řetězec definovaný uživatelem.

pipeline_output_name
str
Vyžadováno

Pokud je tento výstup zadaný, bude k dispozici pomocí PipelineRun.get_pipeline_output(). Názvy výstupů kanálu musí být v kanálu jedinečné.

training_output
TrainingOutput
Vyžadováno

Definuje výstup pro trénovací výsledek. To je potřeba pouze pro konkrétní trénování, jejichž výsledkem jsou různé druhy výstupů, jako jsou metriky a model. Výsledkem jsou AutoMLStep například metriky a model. Můžete také definovat konkrétní iteraci trénování nebo metriku používanou k získání nejlepšího modelu. Pro HyperDriveStepmůžete také definovat konkrétní soubory modelu, které se mají zahrnout do výstupu.

dataset_registration
DatasetRegistration
Vyžadováno

Nepovinný parametr. Toto je interní parametr. Místo toho byste měli používat PipelineData.as_dataset.

dataset_output
OutputDatasetConfig
Vyžadováno

Nepovinný parametr. Toto je interní parametr. Měli byste používat OutputFileDatasetConfig intead.

Poznámky

OutputPortBinding lze použít podobným způsobem jako PipelineData při vytváření kanálu k určení vstupů a výstupů kroků. Rozdíl je v tom, že OutputPortBinding je potřeba použít s InputPortBinding , aby se mohl využívat jako vstup do jiného kroku.

Příklad vytvoření kanálu pomocí OutputPortBinding je následující:


   from azureml.pipeline.core import OutputPortBinding, InputPortBinding, Pipeline
   from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

   step_1_output = OutputPortBinding("output", datastore=datastore)

   step_1 = PythonScriptStep(
       name='process data',
       script_name="process_data.py",
       compute_target=compute,
       arguments=["--output", step_1_output],
       outputs=[step_1_output]
   )

   step_2_input = InputPortBinding("input", bind_object=step_1_output)

   step_2 = PythonScriptStep(
       name='train',
       script_name="train.py",
       compute_target=compute,
       arguments=["--input", step_2_input],
       inputs=[step_2_input]
   )

   pipeline = Pipeline(workspace=workspace, steps=[step_1, step_2])

Tím se vytvoří kanál se dvěma kroky. Nejprve se provede krok procesu a po jeho dokončení se spustí krok trénovaného procesu. Azure ML poskytne výstup vygenerovaný krokem procesu, jak je popsáno objektem OutputPortBinding, do kroku trénování.

Atributy

bind_mode

Získejte režim ("upload", "mount" nebo "hdfs"), který krok vytváření použije k vytvoření dat.

Návraty

Režim vazby.

Návratový typ

str

data_type

Získejte typ dat, která se budou generovat.

Návraty

Název datového typu.

Návratový typ

str

dataset_registration

Získejte informace o registraci datové sady.

Návraty

Informace o registraci datové sady.

Návratový typ

DatasetRegistration

datastore

Úložiště dat PipelineData se bude nacházet v.

Návraty

Objekt Úložiště dat.

Návratový typ

Union[<xref:azureml.data.azure_storage_datastore.AbstractAzureStorageDatastore,azureml.data.azure_data_lake_datastore.AzureDataLakeDatastore>]

is_directory

Určuje, jestli je výstupem adresář.

Návraty

is_directory

Návratový typ

bool

name

Název objektu OutputPortBinding.

Návraty

Název

Návratový typ

str

overwrite

V režimu nahrávání určete, jestli se mají přepsat existující data.

Návraty

_Přepsat

Návratový typ

bool

path_on_compute

V režimu nahrání je cesta, do které modul zapisuje výstup.

Návraty

path_on_compute

Návratový typ

str

pipeline_output_name

Získejte název výstupu kanálu odpovídající tomuto OutputPortBinding.

Návraty

Název výstupu kanálu.

Návratový typ

str

training_output

Získejte výstup trénování.

Návraty

Výstup trénování

Návratový typ

TrainingOutput