Input Osztály

Bemeneti objektum inicializálása.

Öröklődés

azure.ai.ml.entities._inputs_outputs.base._InputOutputBase

Input

Konstruktor

Input(*, type: str, path: str | None = None, mode: str | None = None, optional: bool | None = None, description: str | None = None, **kwargs: Any)

Csak kulcsszavas paraméterek

Name	Description
type	str Az adatbevitel típusa. Az elfogadott értékek a következők: "uri_folder", "uri_file", "mltable", "mlflow_model", "custom_model", "integer", "number", "string" és "boolean". Alapértelmezés szerint "uri_folder". alapértelmezett érték: uri_folder
path	Optional[str] A bemeneti adatok elérési útja. Az elérési utak lehetnek helyi elérési utak, távoli adat URI-k vagy regisztrált AzureML-eszközazonosítók.
mode	Optional[str] Az adatbevitel hozzáférési módja. Az elfogadott értékek a következők: "ro_mount": Az adatok csatlakoztatása a számítási célhoz írásvédettként, "letöltés": Töltse le az adatokat a számítási célra, "közvetlen": Adja meg az URI-t sztringként, amelyet futásidőben kell elérni
default	Union[str, int, float, bool] A bemenet alapértelmezett értéke. Ha az alapértelmezett érték be van állítva, a bemeneti adatok megadása nem kötelező.
min	Union[int, float] A bemenet minimális értéke. Ha a minimálisnál kisebb értéket ad át a feladatnak, a feladat végrehajtása sikertelen lesz.
max	Union[int, float] A bemenet maximális értéke. Ha a maximálisnál nagyobb értéket ad át egy feladatnak, a feladat végrehajtása sikertelen lesz.
optional	Optional[bool] Megadja, hogy a bemenet nem kötelező-e.
description	Optional[str] A bemenet leírása
datastore	str A helyi fájlok feltöltésére szolgáló adattár.
intellectual_property	IntellectualProperty A bemenet szellemi tulajdona.
enum Kötelező

Példák

CommandJobs-feladat létrehozása két bemenettel.

   from azure.ai.ml import Input, Output
   from azure.ai.ml.entities import CommandJob, CommandJobLimits

   command_job = CommandJob(
       code="./src",
       command="python train.py --ss {search_space.ss}",
       inputs={
           "input1": Input(path="trial.csv", mode="ro_mount", description="trial input data"),
           "input_2": Input(
               path="azureml:list_data_v2_test:2", type="uri_folder", description="registered data asset"
           ),
       },
       outputs={"default": Output(path="./foo")},
       compute="trial",
       environment="AzureML-sklearn-1.0-ubuntu20.04-py38-cpu:33",
       limits=CommandJobLimits(timeout=120),
   )

Metódusok

get
has_key
items
keys
update
values

get

get(key: Any, default: Any | None = None) -> Any

Paraméterek

Name	Description
key Kötelező
default	alapértelmezett érték: None

has_key

has_key(k: Any) -> bool

Paraméterek

Name	Description
k Kötelező

items

items() -> list

keys

keys() -> list

update

update(*args: Any, **kwargs: Any) -> None

values

values() -> list