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.object
PipelineDataset

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
Dataset
既定値: None

ステップへの入力として使用されるデータセット。

name
str
既定値: None

パイプライン内の入力の名前。

bind_mode
str
既定値: mount

データセットを使用できるようにする方法 (マウントまたはダウンロード)。

path_on_compute
str
既定値: None

コンピューティングでデータが使用できるようになるパス。

overwrite
bool
既定値: False

既存のデータを上書きするかどうかを示します。

parameter_name
str
既定値: None

データセットのパラメーター名。 これは、公開されたパイプラインに使用されます。

dataset
Union[<xref:azureml.core.Datase> または AbstractDataset, OutputDatasetConfig]
必須

ステップへの入力として使用されるデータセット。

name
str
必須

パイプライン内の入力の名前。

bind_mode
str
必須

データセットを使用できるようにする方法 (マウントまたはダウンロード)。

path_on_compute
str
必須

コンピューティングでデータが使用できるようになるパス。

overwrite
bool
必須

既存のデータを上書きするかどうかを示します。

メソッド

create

Azure Machine Learning データセットから PipelineDataset を作成します。

Note

このメソッド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、以下を参照してください。

https://aka.ms/pipeline-with-dataset.

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。

Note

このメソッド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、以下を参照してください。

https://aka.ms/pipeline-with-dataset.

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。

Note

このメソッド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、以下を参照してください。

https://aka.ms/pipeline-with-dataset.

validate_dataset

データセットの状態を検証します。

Note

このメソッド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、以下を参照してください。

https://aka.ms/pipeline-with-dataset.

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。

Note

このメソッド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、以下を参照してください。

https://aka.ms/pipeline-with-dataset.

static create(dataset, name=None, parameter_name=None)

パラメーター

dataset
Union[Dataset, DatasetConsumptionConfig, PipelineDataset]
必須

PipelineDataset の作成元のデータセット。

name
str
既定値: None

入力データセットの名前。 None の場合は、入力の型に基づいて名前が派生します。

parameter_name
str
既定値: None

パイプラインのパラメーター名。

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。

Note

このメソッド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、以下を参照してください。

https://aka.ms/pipeline-with-dataset.

static default_name(dataset)

パラメーター

dataset
object
必須

名前の計算元のデータセット。

戻り値

名前。

の戻り値の型 :

str

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。

Note

このメソッド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、以下を参照してください。

https://aka.ms/pipeline-with-dataset.

static is_dataset(dset)

パラメーター

dset
object
必須

入力。

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。

Note

このメソッド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、以下を参照してください。

https://aka.ms/pipeline-with-dataset.

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

dset
Union[Dataset, DatasetConsumptionConfig]
必須

検証するデータセット。

属性

bind_mode

データセットを使用できるようにする方法を取得します。

戻り値

バインド モード。

の戻り値の型 :

str

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 :

Union[Dataset, <xref:azureml.data.abstract_dataset.AbstractDataset,azureml.data.output_dataset_config.OutputDatasetConfig>]

dataset_id

データセット ID を取得します。

戻り値

データセット ID。

の戻り値の型 :

str

dataset_version

データセット定義のバージョンを取得します。

戻り値

データセットのバージョン。

の戻り値の型 :

str

name

入力の名前を取得します。

戻り値

名前。

の戻り値の型 :

str

overwrite

既存のデータを上書きするかどうかを示す値を取得します。

戻り値

上書きするか、しないかを示します。

の戻り値の型 :

parameter_name

このパイプライン データセットのパイプライン パラメーター名を取得します。

戻り値

パラメーターの名前。

の戻り値の型 :

str

path_on_compute

コンピューティングでデータが使用できるようになるパスを取得します。

戻り値

コンピューティング上のパス。

の戻り値の型 :

str

saved_dataset_id

PipelineDataset に保存されているデータセットの ID を返します。

戻り値

データセットの保存された ID。

の戻り値の型 :

str

workspace

データセットが属しているワークスペースを取得します。

戻り値

ワークスペース。

の戻り値の型 :