OutputPortBinding Třída

Definuje pojmenovaný výstup kroku kanálu.

OutputPortBinding se dá použít k určení typu dat, která se vytvoří v kroku, a způsobu vytváření dat. Pomocí příkazu InputPortBinding lze určit, že výstup kroku je povinným vstupem jiného kroku.

Inicializujte 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	Description
name Vyžadováno	str Název objektu OutputPortBinding, který může obsahovat pouze písmena, číslice a podtržítka.
datastore	Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore] Úložiště dat, ve kterém se budou data kanálu nacházet. výchozí hodnota: None
output_name	str Název výstupu, pokud je použit žádný název. Může obsahovat pouze písmena, číslice a podtržítka. výchozí hodnota: None
bind_mode	str Určuje, jestli krok vytváření bude pro přístup k datům používat metodu upload, mount nebo hdfs. výchozí hodnota: mount
path_on_compute	str V režimu nahrávání se výstup zapisuje do cesty modulu. výchozí hodnota: None
is_directory	bool Jestli je výstupem adresář nebo jeden soubor. výchozí hodnota: None
overwrite	bool V režimu nahrávání se určuje, jestli se mají přepsat existující data. výchozí hodnota: None
data_type	str Nepovinný parametr. Datový typ lze použít k určení očekávaného typu výstupu a k podrobnostem o tom, jak náročné kroky mají data používat. Může to být libovolný řetězec definovaný uživatelem. výchozí hodnota: 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. výchozí hodnota: None
training_output	TrainingOutput Definuje výstup pro trénovací výsledek. To je potřeba jenom pro konkrétní trénování, která mají za následek 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. výchozí hodnota: None
dataset_registration	DatasetRegistration Nepovinný parametr. Toto je interní parametr. Místo toho byste měli používat PipelineData.as_dataset. výchozí hodnota: None
dataset_output	OutputDatasetConfig Nepovinný parametr. Toto je interní parametr. Měli byste používat OutputFileDatasetConfig intead. výchozí hodnota: None
name Vyžadováno	str Název objektu OutputPortBinding, který může obsahovat pouze písmena, číslice a podtržítka.
datastore Vyžadováno	Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore] Úložiště dat, ve kterém se budou data kanálu nacházet.
output_name Vyžadováno	str Název výstupu, pokud je použit žádný název. Může obsahovat pouze písmena, číslice a podtržítka.
bind_mode Vyžadováno	str Určuje, jestli krok vytváření bude pro přístup k datům používat metodu upload, mount nebo hdfs.
path_on_compute Vyžadováno	str V režimu nahrávání se výstup zapisuje do cesty modulu.
is_directory Vyžadováno	bool Pokud je výstupem adresář
overwrite Vyžadováno	bool V režimu nahrávání se určuje, jestli se mají přepsat existující data.
data_type Vyžadováno	str Nepovinný parametr. Datový typ lze použít k určení očekávaného typu výstupu a k podrobnostem o tom, jak náročné kroky mají data 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, která mají za následek 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 Vyžadováno	DatasetRegistration Nepovinný parametr. Toto je interní parametr. Místo toho byste měli používat PipelineData.as_dataset.
dataset_output Vyžadováno	OutputDatasetConfig Nepovinný parametr. Toto je interní parametr. Měli byste používat OutputFileDatasetConfig intead.

Poznámky

OutputPortBinding je možné použít podobným způsobem jako PipelineData při vytváření kanálu k určení vstupů a výstupů kroků. Rozdíl je v tom, že OutputPortBinding se musí použít s InputPortBinding , aby se mohl používat jako vstup do dalšího 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 provede 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 vytvářící krok použije k vytvoření dat.

Návraty

Typ	Description
str	Režim vazby.

data_type

Získejte typ dat, která se budou generovat.

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, ve kterém se budou data kanálu nacházet.

Návraty

Typ	Description
Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore]	Objekt Úložiště dat.

is_directory

Určuje, jestli je výstupem adresář.

Návraty

Typ	Description
bool	is_directory

name

Název outputPortBinding objektu.

Návraty

Typ	Description
str	Název

overwrite

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

Návraty

Typ	Description
bool	_Přepsat

path_on_compute

V režimu nahrávání se výstup zapisuje do cesty modulu.

Návraty

Typ	Description
str	path_on_compute

pipeline_output_name

Získejte název výstupu kanálu odpovídající tomuto OutputPortBinding.

Návraty

Typ	Description
str	Název výstupu kanálu.

training_output

Získejte výstup trénování.

Návraty

Typ	Description
TrainingOutput	Výstup trénování