ModuleStepBase クラス
特定のモジュールを使用するパイプラインにステップを追加します。
ModuleStep は、ModuleStepBase から派生し、既存の Module (具体的には、そのバージョンの 1 つ) を使用するパイプライン内のノードです。 送信されたパイプラインで最終的に使用される ModuleVersion を定義するために、ModuleStep を作成するときに次のいずれかを定義できます。
- ModuleVersion オブジェクト
- Module オブジェクトとバージョン値
- バージョン値のないモジュールのみ。この場合、使用されるバージョンの解決は送信ごとに異なる場合があります。
また、ステップの入力と出力から ModuleVersion オブジェクトの入力と出力へのマッピングも定義する必要があります。
ModuleStepBase を初期化します。
- 継承
-
ModuleStepBase
コンストラクター
ModuleStepBase(module=None, version=None, module_version=None, inputs_map=None, outputs_map=None, compute_target=None, runconfig=None, runconfig_pipeline_params=None, arguments=None, params=None, name=None, _workflow_provider=None)パラメーター
- inputs_map
- Dict[str, Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, Dataset, DatasetDefinition, PipelineDataset]]
キーが module_version の入力の名前で、値が入力ポートのバインドである辞書。
- outputs_map
- Dict[str, Union[OutputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, Dataset, DatasetDefinition, PipelineDataset]]
キーが module_version の入力の名前で、値が出力ポートのバインドである辞書。
- runconfig_pipeline_params
- Dict[str, PipelineParameter]
キーと値のペアを使用して、実行時に runconfig プロパティをオーバーライドします。それぞれに、runconfig プロパティの名前とそのプロパティの PipelineParameter を使用します。
サポートされる値は、'NodeCount'、'MpiProcessCountPerNode'、'TensorflowWorkerCount'、'TensorflowParameterServerCount' です。
- arguments
- [str]
スクリプト ファイルのコマンド ライン引数。 引数は、RunConfiguration の引数を使用して計算のために提供されます。 特殊なシンボルなどの引数を処理する方法の詳細については、RunConfiguration の引数を参照してください。
- _workflow_provider
- <xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider>
(内部使用のみ)。ワークフロー プロバイダー。
- inputs_map
- Dict[str, Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, Dataset, DatasetDefinition, PipelineDataset]]
キーが module_version の入力の名前で、値が入力ポートのバインドである辞書。
- outputs_map
- Dict[str, Union[OutputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, Dataset, DatasetDefinition, PipelineDataset]]
キーが module_version の入力の名前で、値が出力ポートのバインドである辞書。
- compute_target
- <xref:DsvmCompute>, <xref:AmlCompute>, <xref:ComputeInstance>, <xref:RemoteTarget>, <xref:HDIClusterTarget>, str, tuple
使用するコンピューティング先。 指定されなかった場合は、runconfig のターゲットが使用されます。 compute_targetは、コンピューティング 先オブジェクト、またはワークスペース上のコンピューティング 先の文字列名にすることができます。 必要に応じて、パイプラインの作成時にコンピューティング 先が使用できない場合は、コンピューティング ターゲット オブジェクトをフェッチしないように ('コンピューティング ターゲット名'、'コンピューティング ターゲット型') のタプルを指定できます (AmlCompute 型は 'AmlCompute' で RemoteTarget 型は 'VirtualMachine')
- runconfig
- RunConfiguration
使用する RunConfiguration (省略可能)。 RunConfiguration を使用すると、conda の依存関係や docker イメージなどの実行に関する追加の要件を指定できます。
- runconfig_pipeline_params
- Dict[str, PipelineParameter]
キーと値のペアを使用して、実行時に runconfig プロパティをオーバーライドします。それぞれに、runconfig プロパティの名前とそのプロパティの PipelineParameter を使用します。
サポートされる値は、'NodeCount'、'MpiProcessCountPerNode'、'TensorflowWorkerCount'、'TensorflowParameterServerCount' です。
- arguments
- [str]
スクリプト ファイルのコマンド ライン引数。 引数は、RunConfiguration の引数を使用して計算のために提供されます。 特別な記号などの引数の処理方法の詳細については、 の引数を参照してください。 RunConfiguration
- _workflow_provider
- <xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider>
(内部使用のみ)。ワークフロー プロバイダー。
- name
メソッド
| create_node |
パイプライン グラフ ノードを作成します。 |
create_node
パイプライン グラフ ノードを作成します。
create_node(graph, default_datastore, context)パラメーター
- context
- <xref:azureml.pipeline.core._GraphContext>
(内部使用のみ)。グラフ コンテキスト オブジェクト。
戻り値
ノード オブジェクト。
の戻り値の型 :
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