PipelineParameter Třída

Definuje parametr při provádění kanálu.

Pomocí PipelineParameters můžete vytvořit všestranné kanály, které lze později znovu odeslat s různými hodnotami parametrů.

Inicializace parametrů kanálu

Konstruktor

PipelineParameter(name, default_value)

Parametry

Name	Description
name Vyžadováno	str Název parametru kanálu.
default_value Vyžadováno	Union[int, str, bool, float, DataPath, PipelineDataset, FileDataset, TabularDataset] Výchozí hodnota parametru kanálu.
name Vyžadováno	str Název parametru kanálu.
default_value Vyžadováno	Union[int, str, bool, float, DataPath, PipelineDataset, FileDataset, TabularDataset] Výchozí hodnota parametru kanálu.

Poznámky

PipelineParameters lze přidat do libovolného kroku při vytváření kanálu. Po odeslání kanálu je možné zadat hodnoty těchto parametrů.

Příklad přidání PipelineParameter do kroku je následující:

   from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep
   from azureml.pipeline.core import PipelineParameter

   pipeline_param = PipelineParameter(name="pipeline_arg", default_value="default_val")
   train_step = PythonScriptStep(script_name="train.py",
                                 arguments=["--param1", pipeline_param],
                                 target=compute_target,
                                 source_directory=project_folder)

V tomto příkladu byl do argumentů PythonScriptStep přidán parametr PipelineParameter s názvem "pipeline_arg". Při spuštění skriptu Pythonu se hodnota PipelineParameter poskytne prostřednictvím argumentů příkazového řádku. Tento parametr PipelineParameter lze také přidat do dalších kroků v kanálu a poskytnout tak společné hodnoty několika krokům v kanálu. Kanály můžou mít zadaných více parametrů PipelineParameters.

Chcete-li odeslat tento kanál a zadat hodnotu parametru PipelineParameter "pipeline_arg", použijte:

   pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[train_step])
   pipeline_run = Experiment(ws, 'train').submit(pipeline, pipeline_parameters={"pipeline_arg": "test_value"})

Poznámka: Pokud "pipeline_arg" nebyl zadán ve slovníku pipeline_parameters, použije se výchozí hodnota PipelineParameter poskytnutá při vytváření kanálu (v tomto případě byla zadána výchozí hodnota "default_val").

Víceřádkové parametry nelze použít jako PipelineParameters.

PipelineParameters lze také použít se vstupy DataPath kroku a DataPathComputeBinding zadat je. To umožňuje spuštění kanálu s různými vstupními daty.

Příklad použití dataPathu s PipelineParameters je následující:

   from azureml.core.datastore import Datastore
   from azureml.data.datapath import DataPath, DataPathComputeBinding
   from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep
   from azureml.pipeline.core import PipelineParameter

   datastore = Datastore(workspace=workspace, name="workspaceblobstore")
   datapath = DataPath(datastore=datastore, path_on_datastore='input_data')
   data_path_pipeline_param = (PipelineParameter(name="input_data", default_value=datapath),
                               DataPathComputeBinding(mode='mount'))

   train_step = PythonScriptStep(script_name="train.py",
                                 arguments=["--input", data_path_pipeline_param],
                                 inputs=[data_path_pipeline_param],
                                 compute_target=compute_target,
                                 source_directory=project_folder)

V tomto případě výchozí hodnota parametru "input_data" odkazuje na soubor v "workspaceblobstore" s názvem "input_data". Pokud je kanál odeslán bez zadání hodnoty pro tento PipelineParameter, použije se výchozí hodnota. Chcete-li odeslat tento kanál a zadat hodnotu pro parametr "input_data" PipelineParameter použijte:

   from azureml.pipeline.core import Pipeline
   from azureml.data.datapath import DataPath

   pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[train_step])
   new_data_path = DataPath(datastore=datastore, path_on_datastore='new_input_data')
   pipeline_run = experiment.submit(pipeline,
                                    pipeline_parameters={"input_data": new_data_path})