TrainingOutput Classe
Définit une sortie spécialisée de certaines étapes de pipeline à utiliser dans un pipeline.
TrainingOutput permet la mise à disposition d’une métrique ou d’un modèle de Machine Learning automatisé comme sortie d’étape à consommer dans un pipeline Azure Machine Learning. Ne peut pas être utilisé avec AutoMLStep ou HyperDriveStep.
Initialiser TrainingOutput.
param model_file : fichier de modèle spécifique à inclure dans la sortie. Pour HyperDriveStep uniquement.
- Héritage
-
builtins.objectTrainingOutput
Constructeur
TrainingOutput(type, iteration=None, metric=None, model_file=None)
Paramètres
Nom | Description |
---|---|
type
Obligatoire
|
Type de sortie de formation. Les valeurs possibles sont les suivantes : « Metrics », « Model ». |
iteration
|
Numéro d’itération du modèle de formation correspondant.
Ce numéro d’itération ne peut être fourni qu’avec le type « Model ».
Fournit le paramètre valeur par défaut: None
|
metric
|
Métrique à utiliser pour renvoyer le meilleur modèle de formation.
La métrique ne peut être fournie qu’avec le type « Model ».
Fournit le paramètre valeur par défaut: None
|
model_file
|
Fichier de modèle spécifique à inclure dans la sortie. Pour HyperDriveStep uniquement. valeur par défaut: None
|
type
Obligatoire
|
Type de sortie de formation. Les valeurs possibles sont les suivantes : « Metrics », « Model ». |
iteration
Obligatoire
|
Numéro d’itération du modèle de formation correspondant.
Ce numéro d’itération ne peut être fourni qu’avec le type « Model ».
Fournit le paramètre |
metric
Obligatoire
|
Métrique à utiliser pour renvoyer le meilleur modèle de formation.
La métrique ne peut être fournie qu’avec le type « Model ».
Fournit le paramètre |
Remarques
TrainingOutput est utilisé avec PipelineData lors de la construction d’un Pipeline pour permettre à d’autres étapes de consommer les métriques ou modèles générés par une étape AutoMLStep ou HyperDriveStep.
Utilisez TrainingOutput lors de la définition d’une étape AutoMLStep comme suit :
from azureml.pipeline.core import PipelineData, TrainingOutput
metrics_data = PipelineData(name='metrics_data', datastore=ds,
pipeline_output_name='metrics_output',
training_output=TrainingOutput(type='Metrics'))
model_data = PipelineData(name='model_data', datastore=ds,
pipeline_output_name='best_model_output',
training_output=TrainingOutput(type='Model'))
automl_step = AutoMLStep(name='automl_step',
automl_config=automl_config,
inputs=[input_data],
outputs=[metrics_data, model_data])
Consultez un exemple d’utilisation de TrainingOutput et d’une étape AutoMlStep dans le notebook https://aka.ms/pl-automl.
Attributs
iteration
Obtient le numéro d’itération du modèle de formation correspondant.
Retours
Type | Description |
---|---|
Numéro d’itération du modèle de formation. |
metric
Obtient la métrique du meilleur modèle de formation.
Retours
Type | Description |
---|---|
Nom de la métrique du meilleur modèle de formation. |
model_file
Obtient un modèle à inclure dans la sortie du meilleur modèle de formation.
Retours
Type | Description |
---|---|
Fichier particulier à inclure dans la sortie du meilleur modèle de formation. |
type
Obtient le type de sortie de formation.
Retours
Type | Description |
---|---|
Type de sortie de formation. Les valeurs possibles sont les suivantes : « Metrics », « Model ». |
Commentaires
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
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