OutputPortBinding Třída

Definuje pojmenovaný výstup kroku kanálu.

OutputPortBinding lze použít k určení typu dat, která budou vytvořena krokem a způsob vytváření dat. Dá se použít InputPortBinding k určení, že výstup kroku je požadovaný vstup jiného kroku.

Inicializace 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	Description
name Vyžadováno	str Název OutputPortBinding objektu, který může obsahovat pouze písmena, číslice a podtržítka.
datastore	Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore] Úložiště dat se bude nacházet ve službě PipelineData. Default value: None
output_name	str Název výstupu, pokud se použije žádný název. Může obsahovat pouze písmena, číslice a podtržítka. Default value: None
bind_mode	str Určuje, jestli bude krok vytváření pro přístup k datům používat metodu "upload" nebo "mount" nebo "hdfs". Default value: mount
path_on_compute	str V režimu "upload" (nahrát) cesta, do které modul zapíše výstup. Default value: None
is_directory	bool Bez ohledu na to, jestli je výstupem adresář nebo jeden soubor. Default value: None
overwrite	bool V případě režimu nahrání určuje, jestli se mají přepsat existující data. Default value: None
data_type	str Volitelný. Datový typ lze použít k určení očekávaného typu výstupu a k podrobnostem o tom, jak by měly kroky využívání dat používat. Může to být libovolný řetězec definovaný uživatelem. Default value: None
pipeline_output_name	str Pokud zadáte tento výstup, bude k dispozici pomocí PipelineRun.get_pipeline_output(). Názvy výstupů kanálu musí být v kanálu jedinečné. Default value: None
training_output	TrainingOutput Definuje výstup pro trénovací výsledek. To je potřeba jenom pro konkrétní trénování, které vedou k různým druhům výstupů, jako jsou metriky a model. Výsledkem jsou například AutoMLStep metriky a model. Můžete také definovat konkrétní iteraci trénování nebo metriku použitou k získání nejlepšího modelu. V případě HyperDriveStepmůžete také definovat konkrétní soubory modelu, které se mají zahrnout do výstupu. Default value: None
dataset_registration	DatasetRegistration Volitelný. Toto je interní parametr. Místo toho byste měli používat PipelineData.as_dataset. Default value: None
dataset_output	OutputDatasetConfig Volitelný. Toto je interní parametr. Měli byste používat intead OutputFileDatasetConfig. Default value: None
name Vyžadováno	str Název OutputPortBinding objektu, který může obsahovat pouze písmena, číslice a podtržítka.
datastore Vyžadováno	Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore] Úložiště dat se bude nacházet ve službě PipelineData.
output_name Vyžadováno	str Název výstupu, pokud se použije žádný název. Může obsahovat pouze písmena, číslice a podtržítka.
bind_mode Vyžadováno	str Určuje, jestli bude krok vytváření pro přístup k datům používat metodu "upload" nebo "mount" nebo "hdfs".
path_on_compute Vyžadováno	str V režimu "upload" (nahrát) cesta, do které modul zapíše výstup.
is_directory Vyžadováno	bool Pokud je výstup adresářem
overwrite Vyžadováno	bool V případě režimu nahrání určuje, jestli se mají přepsat existující data.
data_type Vyžadováno	str Volitelný. Datový typ lze použít k určení očekávaného typu výstupu a k podrobnostem o tom, jak by měly kroky využívání dat používat. Může to být libovolný řetězec definovaný uživatelem.
pipeline_output_name Vyžadováno	str Pokud zadáte tento výstup, bude k dispozici pomocí PipelineRun.get_pipeline_output(). Názvy výstupů kanálu musí být v kanálu jedinečné.
training_output Vyžadováno	TrainingOutput Definuje výstup pro trénovací výsledek. To je potřeba jenom pro konkrétní trénování, které vedou k různým druhům výstupů, jako jsou metriky a model. Výsledkem jsou například AutoMLStep metriky a model. Můžete také definovat konkrétní iteraci trénování nebo metriku použitou k získání nejlepšího modelu. V případě HyperDriveStepmůžete také definovat konkrétní soubory modelu, které se mají zahrnout do výstupu.
dataset_registration Vyžadováno	DatasetRegistration Volitelný. Toto je interní parametr. Místo toho byste měli používat PipelineData.as_dataset.
dataset_output Vyžadováno	OutputDatasetConfig Volitelný. Toto je interní parametr. Měli byste používat intead OutputFileDatasetConfig.

Poznámky

OutputPortBinding se dá použít podobným způsobem jako PipelineData při vytváření kanálu, který určuje vstupy a výstupy kroku. Rozdíl je, že OutputPortBinding je potřeba použít s InputPortBinding , aby bylo možné ho využívat jako vstup do jiného kroku.

Příklad vytvoření kanálu s 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 spustí krok procesu a potom po jeho dokončení se spustí krok trénování. Azure ML poskytne výstup vytvořený krokem procesu, jak je popsáno objektem OutputPortBinding, do kroku trénování.

Atributy

bind_mode

Získejte režim ("upload" nebo "mount" nebo "hdfs") krok produkce použije k vytvoření dat.

Návraty

Typ	Description
str	Režim vazby.

data_type

Získejte typ dat, která budou vytvořena.

Návraty

Typ	Description
str	Název datového typu.

dataset_registration

Získejte informace o registraci datové sady.

Návraty

Typ	Description
DatasetRegistration	Informace o registraci datové sady.

datastore

Úložiště dat se bude nacházet ve službě PipelineData.

Návraty

Typ	Description
Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore]	Objekt Datastore.

is_directory

Určuje, jestli je výstup adresářem.

Návraty

Typ	Description
bool	is_directory

name

Název outputPortBinding objektu.

Návraty

Typ	Description
str	Název.

overwrite

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

Návraty

Typ	Description
bool	_přepsat

path_on_compute

V režimu "upload" (nahrát) cesta, do které modul zapíše výstup.

Návraty

Typ	Description
str	path_on_compute

pipeline_output_name

Získejte název výstupu kanálu odpovídající tomuto OutputPortBindingu.

Návraty

Typ	Description
str	Název výstupu kanálu.

training_output

Získejte výstup trénování.

Návraty

Typ	Description
TrainingOutput	Výstup trénování