TrainingOutput Kelas

Menentukan output khusus dari PipelineSteps tertentu untuk digunakan dalam alur.

TrainingOutput memungkinkan metrik atau model pembelajaran mesin otomatis tersedia sebagai output langkah untuk digunakan oleh langkah lain dalam Alur Azure Machine Learning. Dapat digunakan dengan AutoMLStep atau HyperDriveStep.

Menginisialisasi TrainingOutput.

param model_file: File model tertentu yang akan disertakan dalam output. Hanya untuk HyperDriveStep.

Warisan

builtins.object

TrainingOutput

Konstruktor

TrainingOutput(type, iteration=None, metric=None, model_file=None)

Parameter

Nama	Deskripsi
type Diperlukan	str Jenis output pelatihan. Nilai yang mungkin termasuk: 'Metrik', 'Model'.
iteration	int Nomor perulangan dari model pelatihan yang sesuai. Nomor perulangan ini hanya dapat diberikan dengan jenis 'Model'. Berikan parameter iteration atau parameter metric, tetapi jangan keduanya. nilai default: None
metric	str Metrik yang akan digunakan untuk mengembalikan model pelatihan terbaik. Metrik hanya dapat diberikan dengan jenis 'Model'. Berikan parameter iteration atau parameter metric, tetapi jangan keduanya. nilai default: None
model_file	str File model spesifik yang akan disertakan dalam output. Hanya untuk HyperDriveStep. nilai default: None
type Diperlukan	str Jenis output pelatihan. Nilai yang mungkin termasuk: 'Metrik', 'Model'.
iteration Diperlukan	int Nomor perulangan dari model pelatihan yang sesuai. Nomor perulangan ini hanya dapat diberikan dengan jenis 'Model'. Berikan parameter iteration atau parameter metric, tetapi jangan keduanya.
metric Diperlukan	str Metrik yang akan digunakan untuk mengembalikan model pelatihan terbaik. Metrik hanya dapat diberikan dengan jenis 'Model'. Berikan parameter iteration atau parameter metric, tetapi jangan keduanya.

Keterangan

TrainingOutput digunakan dengan PipelineData saat membuat Pipeline untuk memungkinkan langkah lain menggunakan metrik atau model yang dihasilkan oleh AutoMLStep atau HyperDriveStep.

Gunakan TrainingOutput saat menentukan AutoMLStep sebagai berikut:

   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])

Lihat contoh penggunaan TrainingOutput dan langkah AutoMlStep di notebook https://aka.ms/pl-automl.

Atribut

iteration

Dapatkan nomor perulangan dari model pelatihan yang sesuai.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
int	Nomor perulangan untuk model pelatihan.

metric

Dapatkan metrik untuk model pelatihan terbaik.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
str	Nama metrik untuk model pelatihan terbaik.

model_file

Dapatkan file model untuk disertakan dalam output untuk model pelatihan terbaik.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
str	File tertentu untuk dimasukkan dalam output model pelatihan terbaik.

type

Dapatkan jenis output pelatihan.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
str	Jenis output pelatihan. Nilai yang mungkin termasuk: 'Metrik', 'Model'.