PipelineData Klas

Referentie

Vertegenwoordigt tussenliggende gegevens in een Azure Machine Learning-pijplijn.

Gegevens die in de pijplijn worden gebruikt, kunnen in één stap worden geproduceerd en in een andere stap worden gebruikt door een PipelineData-object op te geven als uitvoer van één stap en een invoer van een of meer volgende stappen.

Als u de pijplijngegevens gebruikt, moet u ervoor zorgen dat de gebruikte map bestaat.

Een Python-voorbeeld om ervoor te zorgen dat de map bestaat. Stel dat u een uitvoerpoort hebt met de naam output_folder in één pijplijnstap, wilt u enkele gegevens schrijven naar het relatieve pad in deze map.


   import os
   os.makedirs(args.output_folder, exist_ok=True)
   f = open(args.output_folder + '/relative_path/file_name', 'w+')

PipelineData gebruikt onderliggende DataReference . Dit is niet langer de aanbevolen methode voor gegevenstoegang en -levering. Gebruik in plaats daarvan OutputFileDatasetConfig . U vindt hier een voorbeeld: Pijplijn met OutputFileDatasetConfig.

Initialiseer PipelineData.

Overname: builtins.object

PipelineData

Constructor

PipelineData(name, datastore=None, output_name=None, output_mode='mount', output_path_on_compute=None, output_overwrite=None, data_type=None, is_directory=None, pipeline_output_name=None, training_output=None)

Parameters

Name	Description
name Vereist	str De naam van het PipelineData-object, dat alleen letters, cijfers en onderstrepingstekens mag bevatten. PipelineData-namen worden gebruikt om de uitvoer van een stap te identificeren. Nadat een pijplijn is uitgevoerd, kunt u de naam van de stap met een uitvoernaam gebruiken om toegang te krijgen tot een bepaalde uitvoer. Namen moeten uniek zijn binnen één stap in een pijplijn.
datastore	AbstractAzureStorageDatastore of AzureDataLakeDatastore Het gegevensarchief waarop de PipelineData zich bevindt. Als dit niet wordt opgegeven, wordt het standaardgegevensarchief gebruikt. standaardwaarde: None
output_name	str De naam van de uitvoer, als Geen naam wordt gebruikt. Mag alleen letters, cijfers en onderstrepingstekens bevatten. standaardwaarde: None
output_mode	str Hiermee geeft u op of de productiestap de methode 'uploaden' of 'koppelen' gebruikt om toegang te krijgen tot de gegevens. standaardwaarde: mount
output_path_on_compute	str Voor `output_mode` = "uploaden" vertegenwoordigt deze parameter het pad waar de module de uitvoer naar schrijft. standaardwaarde: None
output_overwrite	bool Voor `output_mode` = 'uploaden' geeft deze parameter aan of bestaande gegevens moeten worden overschreven. standaardwaarde: None
data_type	str Optioneel. Gegevenstype kan worden gebruikt om het verwachte type uitvoer op te geven en om te bepalen hoe gebruiksstappen de gegevens moeten gebruiken. Dit kan elke door de gebruiker gedefinieerde tekenreeks zijn. standaardwaarde: None
is_directory	bool Hiermee geeft u op of de gegevens een map of één bestand zijn. Dit wordt alleen gebruikt om een gegevenstype te bepalen dat wordt gebruikt door azure ML-back-end wanneer de `data_type` parameter niet is opgegeven. De standaardwaarde is False. standaardwaarde: None
pipeline_output_name	Indien opgegeven, is deze uitvoer beschikbaar met behulp van `PipelineRun.get_pipeline_output()`. Namen van pijplijnuitvoer moeten uniek zijn in de pijplijn. standaardwaarde: None
training_output	TrainingOutput Hiermee definieert u de uitvoer voor het trainingsresultaat. Dit is alleen nodig voor specifieke trainingen die resulteren in verschillende soorten uitvoer, zoals metrische gegevens en modellen. Resulteert bijvoorbeeld AutoMLStep in metrische gegevens en modellen. U kunt ook specifieke trainingsiteratie of metrische gegevens definiëren die worden gebruikt om het beste model te verkrijgen. Voor HyperDriveStepkunt u ook de specifieke modelbestanden definiëren die moeten worden opgenomen in de uitvoer. standaardwaarde: None
name Vereist	str De naam van het PipelineData-object, dat alleen letters, cijfers en onderstrepingstekens mag bevatten. PipelineData-namen worden gebruikt om de uitvoer van een stap te identificeren. Nadat een pijplijn is uitgevoerd, kunt u de naam van de stap met een uitvoernaam gebruiken om toegang te krijgen tot een bepaalde uitvoer. Namen moeten uniek zijn binnen één stap in een pijplijn.
datastore Vereist	AbstractAzureStorageDatastore of AzureDataLakeDatastore Het gegevensarchief waarop de PipelineData zich bevindt. Als dit niet wordt opgegeven, wordt het standaardgegevensarchief gebruikt.
output_name Vereist	str De naam van de uitvoer, als Geen naam wordt gebruikt. die alleen letters, cijfers en onderstrepingstekens mogen bevatten.
output_mode Vereist	str Hiermee geeft u op of de productiestap de methode 'uploaden' of 'koppelen' gebruikt om toegang te krijgen tot de gegevens.
output_path_on_compute Vereist	str Voor `output_mode` = "uploaden" vertegenwoordigt deze parameter het pad waar de module de uitvoer naar schrijft.
output_overwrite Vereist	bool Voor `output_mode` = 'uploaden' geeft deze parameter aan of bestaande gegevens moeten worden overschreven.
data_type Vereist	str Optioneel. Gegevenstype kan worden gebruikt om het verwachte type uitvoer op te geven en om te bepalen hoe gebruiksstappen de gegevens moeten gebruiken. Dit kan elke door de gebruiker gedefinieerde tekenreeks zijn.
is_directory Vereist	bool Hiermee geeft u op of de gegevens een map of één bestand zijn. Dit wordt alleen gebruikt om een gegevenstype te bepalen dat wordt gebruikt door azure ML-back-end wanneer de `data_type` parameter niet is opgegeven. De standaardwaarde is False.
pipeline_output_name Vereist	str Indien opgegeven, is deze uitvoer beschikbaar met behulp van `PipelineRun.get_pipeline_output()`. Namen van pijplijnuitvoer moeten uniek zijn in de pijplijn.
training_output Vereist	TrainingOutput Hiermee definieert u de uitvoer voor het trainingsresultaat. Dit is alleen nodig voor specifieke trainingen die resulteren in verschillende soorten uitvoer, zoals metrische gegevens en modellen. Resulteert bijvoorbeeld AutoMLStep in metrische gegevens en modellen. U kunt ook specifieke trainingsiteratie of metrische gegevens definiëren die worden gebruikt om het beste model te verkrijgen. Voor HyperDriveStepkunt u ook de specifieke modelbestanden definiëren die moeten worden opgenomen in de uitvoer.

Opmerkingen

PipelineData vertegenwoordigt gegevensuitvoer die een stap produceert wanneer deze wordt uitgevoerd. Gebruik PipelineData bij het maken van stappen om de bestanden of mappen te beschrijven die door de stap worden gegenereerd. Deze gegevensuitvoer wordt toegevoegd aan het opgegeven gegevensarchief en kan later worden opgehaald en bekeken.

De volgende pijplijnstap produceert bijvoorbeeld één uitvoer met de naam 'model':


   from azureml.pipeline.core import PipelineData
   from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

   datastore = ws.get_default_datastore()
   step_output = PipelineData("model", datastore=datastore)
   step = PythonScriptStep(script_name="train.py",
                           arguments=["--model", step_output],
                           outputs=[step_output],
                           compute_target=aml_compute,
                           source_directory=source_directory)

In dit geval schrijft het train.py-script het model dat het produceert naar de locatie die aan het script wordt verstrekt via het argument –model.

PipelineData-objecten worden ook gebruikt bij het maken van pijplijnen om stapafhankelijkheden te beschrijven. Als u wilt opgeven dat voor een stap de uitvoer van een andere stap als invoer is vereist, gebruikt u een PipelineData-object in de constructor van beide stappen.

De stap voor pijplijntrein is bijvoorbeeld afhankelijk van de process_step_output uitvoer van de pijplijnprocesstap:


   from azureml.pipeline.core import Pipeline, PipelineData
   from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

   datastore = ws.get_default_datastore()
   process_step_output = PipelineData("processed_data", datastore=datastore)
   process_step = PythonScriptStep(script_name="process.py",
                                   arguments=["--data_for_train", process_step_output],
                                   outputs=[process_step_output],
                                   compute_target=aml_compute,
                                   source_directory=process_directory)
   train_step = PythonScriptStep(script_name="train.py",
                                 arguments=["--data_for_train", process_step_output],
                                 inputs=[process_step_output],
                                 compute_target=aml_compute,
                                 source_directory=train_directory)

   pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[process_step, train_step])

Hiermee maakt u een pijplijn met twee stappen. De processtap wordt eerst uitgevoerd en nadat deze is voltooid, wordt de stap train uitgevoerd. Azure ML levert de uitvoer die wordt geproduceerd door de processtap naar de trainstap.

Zie deze pagina voor meer voorbeelden van het gebruik van PipelineData om een pijplijn te maken: https://aka.ms/pl-data-dep

Voor ondersteunde rekentypen kan PipelineData ook worden gebruikt om op te geven hoe de gegevens worden geproduceerd en gebruikt door de uitvoering. Er zijn twee ondersteunde methoden:

Koppelen (standaard): de invoer- of uitvoergegevens worden gekoppeld aan de lokale opslag op het rekenknooppunt en er wordt een omgevingsvariabele ingesteld die naar het pad van deze gegevens wijst ($AZUREML_DATAREFERENCE_name). Voor het gemak kunt u het pipelineData-object in doorgeven als een van de argumenten aan uw script, bijvoorbeeld met behulp van de arguments parameter van PythonScriptStep. Het object wordt omgezet in het pad naar de gegevens. Voor uitvoer moet uw rekenscript een bestand of map maken op dit uitvoerpad. Als u de waarde wilt zien van de omgevingsvariabele die wordt gebruikt wanneer u het pijplijnobject als argument doorgeeft, gebruikt u de get_env_variable_name methode .
Uploaden: geef een output_path_on_compute op die overeenkomt met de naam van een bestand of map die door het script wordt gegenereerd. (Omgevingsvariabelen worden in dit geval niet gebruikt.)

Methoden

as_dataset	De tussenliggende uitvoer promoveren naar een gegevensset. Deze gegevensset bestaat nadat de stap is uitgevoerd. Houd er rekening mee dat de uitvoer moet worden gepromoveerd tot een gegevensset om de volgende invoer als gegevensset te kunnen gebruiken. Als as_dataset niet wordt aangeroepen voor de uitvoer, maar alleen voor de invoer, is het een noop en wordt de invoer niet gebruikt als een gegevensset. In het onderstaande codevoorbeeld ziet u het juiste gebruik van as_dataset: `# as_dataset is called here and is passed to both the output and input of the next step. pipeline_data = PipelineData('output').as_dataset() step1 = PythonScriptStep(..., outputs=[pipeline_data]) step2 = PythonScriptStep(..., inputs=[pipeline_data])`
as_download	Gebruik de PipelineData als download.
as_input	Creatie een InputPortBinding en geef een invoernaam op (maar gebruik de standaardmodus).
as_mount	Gebruik de PipelineData als koppeling.
create_input_binding	Creatie invoerbinding.
get_env_variable_name	Retourneer de naam van de omgevingsvariabele voor deze PipelineData.

as_dataset

De tussenliggende uitvoer promoveren naar een gegevensset.

Deze gegevensset bestaat nadat de stap is uitgevoerd. Houd er rekening mee dat de uitvoer moet worden gepromoveerd tot een gegevensset om de volgende invoer als gegevensset te kunnen gebruiken. Als as_dataset niet wordt aangeroepen voor de uitvoer, maar alleen voor de invoer, is het een noop en wordt de invoer niet gebruikt als een gegevensset. In het onderstaande codevoorbeeld ziet u het juiste gebruik van as_dataset:


   # as_dataset is called here and is passed to both the output and input of the next step.
   pipeline_data = PipelineData('output').as_dataset()

   step1 = PythonScriptStep(..., outputs=[pipeline_data])
   step2 = PythonScriptStep(..., inputs=[pipeline_data])

as_dataset()

Retouren

Type	Description
PipelineOutputFileDataset	De tussenliggende uitvoer als een gegevensset.

as_download

Gebruik de PipelineData als download.

as_download(input_name=None, path_on_compute=None, overwrite=None)

Parameters

Name	Description
input_name	str Gebruik om een naam op te geven voor deze invoer. standaardwaarde: None
path_on_compute	str Het pad op de rekenkracht om naar te downloaden. standaardwaarde: None
overwrite	bool Gebruik deze optie om aan te geven of bestaande gegevens moeten worden overschreven. standaardwaarde: None

Retouren

Type	Description
InputPortBinding	De InputPortBinding met deze PipelineData als bron.

as_input

Creatie een InputPortBinding en geef een invoernaam op (maar gebruik de standaardmodus).

as_input(input_name)

Parameters

Name	Description
input_name Vereist	str Gebruik om een naam op te geven voor deze invoer.

Retouren

Type	Description
InputPortBinding	De InputPortBinding met deze PipelineData als bron.

as_mount

Gebruik de PipelineData als koppeling.

as_mount(input_name=None)

Parameters

Name	Description
input_name	str Gebruik om een naam op te geven voor deze invoer. standaardwaarde: None

Retouren

Type	Description
InputPortBinding	De InputPortBinding met deze PipelineData als bron.

create_input_binding

Creatie invoerbinding.

create_input_binding(input_name=None, mode=None, path_on_compute=None, overwrite=None)

Parameters

Name	Description
input_name	str De naam van de invoer. standaardwaarde: None
mode	str De modus voor toegang tot PipelineData ('koppelen' of 'downloaden'). standaardwaarde: None
path_on_compute	str Voor de 'download'-modus wordt het pad op de berekening van de gegevens opgeslagen. standaardwaarde: None
overwrite	bool Voor de 'downloadmodus', of bestaande gegevens moeten worden overschreven. standaardwaarde: None

Retouren

Type	Description
InputPortBinding	De InputPortBinding met deze PipelineData als bron.

get_env_variable_name

Retourneer de naam van de omgevingsvariabele voor deze PipelineData.

get_env_variable_name()

Retouren

Type	Description
str	De naam van de omgevingsvariabele.

Kenmerken

data_type

Het type gegevens dat wordt geproduceerd.

Retouren

Type	Description
str	De naam van het gegevenstype.

datastore

Gegevensopslag waarin de PipelineData zich bevindt.

Retouren

Type	Description
AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore	Het datastore-object.

name

Naam van het PipelineData-object.

Retouren

Type	Description
str	Naam.

Delen via

PipelineData Klas

Constructor

Parameters

Opmerkingen

Methoden

as_dataset

Retouren

as_download

Parameters

Retouren

as_input

Parameters

Retouren

as_mount

Parameters

Retouren

create_input_binding

Parameters

Retouren

get_env_variable_name

Retouren

Kenmerken

data_type

Retouren

datastore

Retouren

name

Retouren

Feedback

Feedback

Aanvullende resources