TrainingOutput 클래스

파이프라인에서 사용할 특정 PipelineSteps의 특수 출력을 정의합니다.

TrainingOutput을 사용하면 자동화된 기계 학습 메트릭 또는 모델을 Azure Machine Learning 파이프라인의 다른 단계에서 사용할 단계 출력으로 사용할 수 있습니다. 와 함께 AutoMLStep 사용할 수 있습니다.HyperDriveStep

TrainingOutput을 초기화합니다.

param model_file: 출력에 포함할 특정 모델 파일입니다. 전용입니다 HyperDriveStep .

생성자

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

매개 변수

Name	Description
type 필수	str 학습 출력의 형식입니다. 가능한 값은 '메트릭', '모델'입니다.
iteration	int 해당 학습 모델의 반복 번호입니다. 이 반복 번호는 'Model' 형식으로만 제공할 수 있습니다. iteration 매개 변수 또는 매개 변수를 metric 둘 다 제공하지는 않습니다. Default value: None
metric	str 최상의 학습 모델을 반환하는 데 사용할 메트릭입니다. 메트릭은 'Model' 형식으로만 제공할 수 있습니다. iteration 매개 변수 또는 매개 변수를 metric 둘 다 제공하지는 않습니다. Default value: None
model_file	str 출력에 포함할 특정 모델 파일입니다. 전용입니다 HyperDriveStep . Default value: None
type 필수	str 학습 출력의 형식입니다. 가능한 값은 '메트릭', '모델'입니다.
iteration 필수	int 해당 학습 모델의 반복 번호입니다. 이 반복 번호는 'Model' 형식으로만 제공할 수 있습니다. iteration 매개 변수 또는 매개 변수를 metric 둘 다 제공하지는 않습니다.
metric 필수	str 최상의 학습 모델을 반환하는 데 사용할 메트릭입니다. 메트릭은 'Model' 형식으로만 제공할 수 있습니다. iteration 매개 변수 또는 매개 변수를 metric 둘 다 제공하지는 않습니다.

설명

TrainingOutput은 다른 단계가 생성한 메트릭 또는 모델을 PipelineDataPipeline사용할 수 있도록 하는 데 사용됩니다 AutoMLStepHyperDriveStep.

다음과 같이 AutoMLStep을 정의할 때 TrainingOutput을 사용합니다.

   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])

Notebook https://aka.ms/pl-automl에서 TrainingOutput 및 AutoMlStep 단계를 사용하는 예제를 참조하세요.

특성

iteration

해당 학습 모델의 반복 번호를 가져옵니다.

반환

형식	Description
int	학습 모델의 반복 번호입니다.

metric

최상의 학습 모델에 대한 메트릭을 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	최상의 학습 모델의 메트릭 이름입니다.

model_file

최상의 학습 모델을 위해 출력에 포함할 모델 파일을 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	최상의 학습 모델의 출력에 포함할 특정 파일입니다.

type

학습 출력의 형식을 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	학습 출력의 유형입니다. 가능한 값은 '메트릭', '모델'입니다.