InputPortBinding Kelas

Menentukan pengikatan dari sumber ke input langkah alur.

InputPortBinding dapat digunakan sebagai input ke langkah. Sumbernya bisa berupa PipelineData, , PortDataReference DataReference, PipelineDataset, atau OutputPortBinding.

InputPortBinding berguna untuk menentukan nama input langkah, jika harus berbeda dari nama objek bind (yaitu untuk menghindari nama input/output duplikat atau karena skrip langkah memerlukan input untuk memiliki nama tertentu). Ini juga dapat digunakan untuk menentukan bind_mode untuk PythonScriptStep input.

Menginisialisasi InputPortBinding.

Konstruktor

InputPortBinding(name, bind_object=None, bind_mode='mount', path_on_compute=None, overwrite=None, is_resource=False, additional_transformations=None, **kwargs)

Parameter

Nama	Deskripsi
name Diperlukan	str Nama port input untuk diikat, yang hanya dapat berisi huruf, digit, dan garis bawah.
bind_object	Union[PortDataReference, DataReference, PipelineData, OutputPortBinding, PipelineDataset] Objek yang akan diikat ke port input. Nilai default: None
bind_mode	str Menentukan apakah langkah penggunaan akan menggunakan metode "unduh" atau "pasang" untuk mengakses data. Nilai default: mount
path_on_compute	str Untuk mode "unduh", jalur lokal tempat langkah akan membaca data. Nilai default: None
overwrite	bool Untuk mode "unduh", tunjukkan apakah akan menimpa data yang ada. Nilai default: None
is_resource	bool Ditunjukkan apakah input adalah sumber daya. Sumber daya diunduh ke folder skrip dan menyediakan cara untuk mengubah perilaku skrip pada run-time. Nilai default: False
additional_transformations	<xref:azureml.dataprep.Dataflow> Transformasi tambahan untuk diterapkan ke input. Ini hanya akan diterapkan jika output dari langkah sebelumnya adalah Himpunan Data Azure Machine Learning. Nilai default: None
name Diperlukan	str Nama port input untuk diikat, yang hanya dapat berisi huruf, digit, dan garis bawah.
bind_object Diperlukan	Union[PortDataReference, DataReference, PipelineData, OutputPortBinding, PipelineDataset] Objek yang akan diikat ke port input.
bind_mode Diperlukan	str Menentukan apakah langkah penggunaan akan menggunakan metode "unduh" atau "pasang" atau "langsung" untuk mengakses data.
path_on_compute Diperlukan	str Untuk mode "unduh", jalur lokal tempat langkah akan membaca data.
overwrite Diperlukan	bool Untuk mode "unduh", tunjukkan apakah akan menimpa data yang ada.
is_resource Diperlukan	bool Menunjukkan apakah input adalah sumber daya. Sumber daya diunduh ke folder skrip dan menyediakan cara untuk mengubah perilaku skrip pada run-time.
additional_transformations Diperlukan	<xref:azureml.dataprep.Dataflow> Transformasi tambahan untuk diterapkan ke input. Ini hanya akan diterapkan jika output dari langkah sebelumnya adalah Himpunan Data Azure Machine Learning.

Keterangan

InputPortBinding digunakan untuk menentukan dependensi data dalam Alur, itu mewakili input yang diperlukan langkah untuk eksekusi. InputPortBindings memiliki sumber, yang disebut bind_object, yang menentukan bagaimana data input diproduksi.

PipelineData dan OutputPortBinding dapat digunakan sebagai bind_object untuk InputPortBinding untuk menentukan bahwa input ke langkah akan diproduksi oleh langkah lain di Alur.

Contoh untuk membangun Alur menggunakan InputPortBinding dan PipelineData adalah sebagai berikut:


   from azureml.pipeline.core import PipelineData, InputPortBinding, Pipeline
   from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

   step_1_output = PipelineData("output", datastore=datastore, output_mode="mount")

   step_1 = PythonScriptStep(
       name='prepare data',
       script_name="prepare_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])

Dalam contoh ini, langkah "latih" memerlukan output langkah "siapkan data" sebagai input.

PortDataReference, , DataReferenceatau PipelineDataset dapat digunakan sebagai bind_object untuk InputPortBinding untuk menentukan bahwa input ke langkah sudah ada di lokasi tertentu.

Contoh untuk membangun Alur menggunakan InputPortBinding dan DataReference adalah sebagai berikut:


   from azureml.data.data_reference import DataReference
   from azureml.pipeline.core import InputPortBinding, Pipeline
   from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

   data_reference = DataReference(datastore=datastore, path_on_datastore='sample_data.txt', mode="mount")
   step_1_input = InputPortBinding("input", bind_object=data_reference)

   step_1 = PythonScriptStep(
       name='train',
       script_name="train.py",
       compute_target=compute,
       arguments=["--input", step_1_input],
       inputs=[step_1_input]
   )

   pipeline = Pipeline(workspace=workspace, steps=[step_1])

Dalam contoh ini langkah "latih" memerlukan file "sample_data.txt" yang ditentukan oleh DataReference sebagai input.

Metode

as_resource	Dapatkan pengikatan port input duplikat yang dapat digunakan sebagai sumber daya.
get_bind_object_data_type	Dapatkan jenis data objek ikatan.
get_bind_object_name	Dapatkan nama objek ikatan.

as_resource

Dapatkan pengikatan port input duplikat yang dapat digunakan sebagai sumber daya.

as_resource()

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
InputPortBinding	InputPortBinding dengan properti is_resource mengatur True.

get_bind_object_data_type

Dapatkan jenis data objek ikatan.

get_bind_object_data_type()

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
str	Nama jenis data.

get_bind_object_name

Dapatkan nama objek ikatan.

get_bind_object_name()

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
str	Nama objek ikatan.

Atribut

additional_transformations

Dapatkan transformasi tambahan untuk diterapkan ke data input.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
<xref:azureml.dataprep.Dataflow>	Transformasi tambahan untuk diterapkan ke data input.

bind_mode

Dapatkan mode ("unduh" atau "mount" atau "direct", "hdfs") langkah yang mengkonsumsi akan digunakan untuk mengakses data.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
str	Mode ikatan ("unduh" atau "pasang" atau "langsung" atau "hdfs").

bind_object

Dapatkan objek tempat InputPort akan terikat.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
Union[PortDataReference, DataReference, PipelineData, OutputPortBinding, PipelineDataset]	Objek ikatan.

data_reference_name

Dapatkan nama referensi data yang terkait dengan InputPortBinding.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
str	Nama referensi data.

data_type

Dapatkan jenis data input.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
str	Properti jenis data.

is_resource

Dapatkan apakah input adalah sumber daya.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
bool	Adalah input sumber daya.

name

Nama pengikatan port Input.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
str	Nama.

overwrite

Untuk mode "unduh", tunjukkan apakah akan menimpa data yang ada.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
bool	Properti timpa.

path_on_compute

Dapatkan jalur lokal tempat langkah akan membaca data.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
str	Jalur pada komputasi.

Saran dan Komentar

Apakah halaman ini membantu?

Bagikan melalui

InputPortBinding Kelas

Konstruktor

Parameter

Keterangan

Metode

as_resource

Mengembalikan

get_bind_object_data_type

Mengembalikan

get_bind_object_name

Mengembalikan

Atribut

additional_transformations

Mengembalikan

bind_mode

Mengembalikan

bind_object

Mengembalikan

data_reference_name

Mengembalikan

data_type

Mengembalikan

is_resource

Mengembalikan

name

Mengembalikan

overwrite

Mengembalikan

path_on_compute

Mengembalikan

Saran dan Komentar