PipelineDataset クラス
データセットとパイプラインのアダプターとして機能します。
Note
このクラスは非推奨とされます。 パイプラインでデータセットを使用する方法については、「 https://aka.ms/pipeline-with-dataset 」を参照してください。
これは内部クラスです。 このクラスを直接作成するのではなく、Dataset または OutputDatasetConfig クラスで as_* インスタンス メソッドを呼び出す必要があります。
データセットとパイプラインのアダプターとして機能します。
これは内部クラスです。 このクラスを直接作成するのではなく、Dataset または OutputDatasetConfig クラスで as_* インスタンス メソッドを呼び出す必要があります。
- 継承
-
builtins.objectPipelineDataset
コンストラクター
PipelineDataset(dataset=None, name=None, bind_mode='mount', path_on_compute=None, overwrite=False, parameter_name=None)
パラメーター
- dataset
- Union[<xref:azureml.core.Datase> または AbstractDataset, OutputDatasetConfig]
ステップへの入力として使用されるデータセット。
メソッド
create |
Azure Machine Learning データセットから PipelineDataset を作成します。 |
default_name |
データセットまたはデータセット定義の既定のポート名を取得します。 |
is_dataset |
入力がデータセットとデータセット定義のどちらであるかを判断します。 |
validate_dataset |
データセットの状態を検証します。 データセットが非推奨とされ、データセットがアーカイブされた場合にエラーをスローすると、警告がログされます。 |
create
Azure Machine Learning データセットから PipelineDataset を作成します。
static create(dataset, name=None, parameter_name=None)
パラメーター
戻り値
作成された PipelineDataset。
の戻り値の型 :
default_name
データセットまたはデータセット定義の既定のポート名を取得します。
static default_name(dataset)
パラメーター
戻り値
名前。
の戻り値の型 :
is_dataset
入力がデータセットとデータセット定義のどちらであるかを判断します。
static is_dataset(dset)
パラメーター
戻り値
入力がデータセットとデータセット定義のどちらであるかを示します。
の戻り値の型 :
validate_dataset
データセットの状態を検証します。
データセットが非推奨とされ、データセットがアーカイブされた場合にエラーをスローすると、警告がログされます。
static validate_dataset(dset)
パラメーター
属性
bind_mode
dataset
この入力がバインドされる対象となるデータセットを取得します。
戻り値
データセット。
の戻り値の型 :
dataset_id
dataset_version
name
overwrite
parameter_name
path_on_compute
saved_dataset_id
workspace
フィードバック
https://aka.ms/ContentUserFeedback。
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