FileDataset Classe
Representa uma coleção de referências de arquivo em armazenamentos de dados ou URLs públicas para uso no Azure Machine Learning.
Um FileDataset define uma série de operações imutáveis avaliadas lentamente para carregar os dados da fonte de dados em fluxos de arquivos. Os dados não são carregados na origem até que o FileDataset seja solicitado a fornecer os dados.
Um FileDataset é criado usando o método from_files da classe FileDatasetFactory.
Para obter mais informações, consulte o artigo Adicionar & registrar conjuntos de dados. Para começar a trabalhar com um conjunto de dados de arquivo, confira https://aka.ms/filedataset-samplenotebook.
Inicialize o objeto FileDataset.
Esse construtor não deve ser invocado diretamente. O conjunto de dados deve ser criado usando FileDatasetFactory a classe .
- Herança
-
FileDataset
Construtor
FileDataset()Comentários
O FileDataset pode ser usado como entrada de uma execução de experimento. Ele também pode ser registrado no workspace com um nome especificado e ser recuperado por esse nome posteriormente.
O FileDataset pode ser dividido em subconjuntos invocando diferentes métodos de subconjunto disponíveis nesta classe. O resultado do subconjunto é sempre um novo FileDataset.
O carregamento de dados real ocorre quando o FileDataset é solicitado a fornecer os dados em outro mecanismo de armazenamento (por exemplo, arquivos baixados ou montados no caminho local).
Métodos
| as_cache |
Observação Esse é um método experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Crie um DatacacheConsumptionConfig mapeado para um datacache_store e um conjuntos de dados. |
| as_download |
Crie um DatasetConsumptionConfig com o modo definido para download. Na execução enviada, os arquivos no conjunto de dados serão baixados para o caminho local no destino de computação. O local de download pode ser recuperado nos valores de argumento e no campo input_datasets do contexto de execução. Geraremos automaticamente um nome de entrada. Se você quiser especificar um nome de entrada personalizado, chame o método as_named_input. |
| as_hdfs |
Definir o modo como hdfs. Na execução do synapse enviado, os arquivos nos conjuntos de dados serão convertidos em caminho local no destino de computação. O caminho hdfs pode ser recuperado dos valores de argumento e das variáveis de ambiente do sistema operacional. |
| as_mount |
Crie um DatasetConsumptionConfig com o modo definido para montagem. Na execução enviada, os arquivos no conjunto de dados serão montados para o caminho local no destino de computação. O ponto de montagem pode ser recuperado nos valores de argumento e no campo input_datasets do contexto de execução. Geraremos automaticamente um nome de entrada. Se você quiser especificar um nome de entrada personalizado, chame o método as_named_input. |
| download |
Baixe os fluxos de arquivo definidos pelo conjunto de dados como arquivos locais. |
| file_metadata |
Observação Esse é um método experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Obter a expressão de metadados do arquivo especificando o nome da coluna de metadados. As colunas de metadados de arquivo com suporte são Size, LastModifiedTime, CreationTime, Extension e CanSeek |
| filter |
Observação Esse é um método experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Filtre os dados, deixando apenas os registros que correspondam à expressão especificada. |
| hydrate |
Observação Esse é um método experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Hidrata o conjunto de dados nas réplicas solicitadas especificadas em datacache_store. |
| mount |
Crie um gerenciador de contexto para montagem de fluxos de arquivos definidos pelo conjunto de dados como arquivos locais. |
| random_split |
Divida os fluxos de arquivos no conjunto de dados em duas partes aleatoriamente e aproximadamente pela porcentagem especificado. O primeiro conjunto de dados retornado contém aproximadamente |
| skip |
Ignore os fluxos de arquivos na parte superior do conjunto de dados pela contagem especificada. |
| take |
Obtém uma amostra de fluxos de arquivos na parte superior do conjunto de dados pela contagem especificada. |
| take_sample |
Pegue uma amostra aleatória de fluxos de arquivos no conjunto de dados aproximadamente pela probabilidade especificada. |
| to_path |
Obtenha uma lista de caminhos de arquivo para cada fluxo de arquivos definido pelo conjunto de dados. |
as_cache
Observação
Esse é um método experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
Crie um DatacacheConsumptionConfig mapeado para um datacache_store e um conjuntos de dados.
as_cache(datacache_store)Parâmetros
Retornos
O objeto de configuração que descreve como o datacache deve ser materializado na execução.
Tipo de retorno
as_download
Crie um DatasetConsumptionConfig com o modo definido para download.
Na execução enviada, os arquivos no conjunto de dados serão baixados para o caminho local no destino de computação. O local de download pode ser recuperado nos valores de argumento e no campo input_datasets do contexto de execução. Geraremos automaticamente um nome de entrada. Se você quiser especificar um nome de entrada personalizado, chame o método as_named_input.
# Given a run submitted with dataset input like this:
dataset_input = dataset.as_download()
experiment.submit(ScriptRunConfig(source_directory, arguments=[dataset_input]))
# Following are sample codes running in context of the submitted run:
# The download location can be retrieved from argument values
import sys
download_location = sys.argv[1]
# The download location can also be retrieved from input_datasets of the run context.
from azureml.core import Run
download_location = Run.get_context().input_datasets['input_1']
as_download(path_on_compute=None)Parâmetros
- path_on_compute
- str
O caminho de destino na computação para disponibilizar os dados.
Comentários
Quando o conjunto de dados for criado no caminho de um único arquivo, o local de download será o caminho do único arquivo baixado. Caso contrário, o local de download será o caminho da pasta em anexo para todos os arquivos baixados.
Se path_on_compute começar com uma /, será tratado como caminho absoluto. Se não começar com uma /, será tratado como caminho relativo para o diretório de trabalho. Se você tiver especificado um caminho absoluto, verifique se o trabalho tem permissão para gravar nesse diretório.
as_hdfs
Definir o modo como hdfs.
Na execução do synapse enviado, os arquivos nos conjuntos de dados serão convertidos em caminho local no destino de computação. O caminho hdfs pode ser recuperado dos valores de argumento e das variáveis de ambiente do sistema operacional.
# Given a run submitted with dataset input like this:
dataset_input = dataset.as_hdfs()
experiment.submit(ScriptRunConfig(source_directory, arguments=[dataset_input]))
# Following are sample codes running in context of the submitted run:
# The hdfs path can be retrieved from argument values
import sys
hdfs_path = sys.argv[1]
# The hdfs path can also be retrieved from input_datasets of the run context.
import os
hdfs_path = os.environ['input_<hash>']
as_hdfs()Comentários
Quando o conjuntos de dados é criado a partir do caminho de um único arquivo, o caminho do hdfs será o caminho do único arquivo. Caso contrário, o caminho hdfs será o caminho da pasta em anexo para todos os arquivos montados.
as_mount
Crie um DatasetConsumptionConfig com o modo definido para montagem.
Na execução enviada, os arquivos no conjunto de dados serão montados para o caminho local no destino de computação. O ponto de montagem pode ser recuperado nos valores de argumento e no campo input_datasets do contexto de execução. Geraremos automaticamente um nome de entrada. Se você quiser especificar um nome de entrada personalizado, chame o método as_named_input.
# Given a run submitted with dataset input like this:
dataset_input = dataset.as_mount()
experiment.submit(ScriptRunConfig(source_directory, arguments=[dataset_input]))
# Following are sample codes running in context of the submitted run:
# The mount point can be retrieved from argument values
import sys
mount_point = sys.argv[1]
# The mount point can also be retrieved from input_datasets of the run context.
from azureml.core import Run
mount_point = Run.get_context().input_datasets['input_1']
as_mount(path_on_compute=None)Parâmetros
- path_on_compute
- str
O caminho de destino na computação para disponibilizar os dados.
Comentários
Quando o conjunto de dados for criado no caminho de um único arquivo, o ponto de montagem será o caminho do único arquivo montado. Caso contrário, o ponto de montagem será o caminho da pasta em anexo para todos os arquivos montados.
Se path_on_compute começar com uma /, será tratado como caminho absoluto. Se não começar com uma /, será tratado como caminho relativo para o diretório de trabalho. Se você tiver especificado um caminho absoluto, verifique se o trabalho tem permissão para gravar nesse diretório.
download
Baixe os fluxos de arquivo definidos pelo conjunto de dados como arquivos locais.
download(target_path=None, overwrite=False, ignore_not_found=False)Parâmetros
- target_path
- str
O diretório local para baixar os arquivos. Se for None, os dados serão baixados para um diretório temporário.
- overwrite
- bool
Indica se os arquivos existentes devem ser substituídos. O padrão é False. Os arquivos existentes serão substituídos se overwrite estiver definido como True; caso contrário, uma exceção será gerada.
- ignore_not_found
- bool
Indica se haverá falha no download se alguns arquivos apontados pelo conjunto de dados não forem encontrados. O padrão é False. O download falhará se algum download de arquivo falhar por qualquer motivo se ignore_not_found estiver definido como False; caso contrário, um aviso será registrado em log para erros "não encontrado" e o download terá sucesso, contanto que nenhum outro tipo de erro seja encontrado.
Retornos
Retorna uma matriz de caminhos de arquivo para cada arquivo baixado.
Tipo de retorno
Comentários
Se target_path começar com uma /, será tratado como caminho absoluto. Se não começar com uma /, será tratado como caminho relativo para o diretório de trabalho atual.
file_metadata
Observação
Esse é um método experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
Obter a expressão de metadados do arquivo especificando o nome da coluna de metadados.
As colunas de metadados de arquivo com suporte são Size, LastModifiedTime, CreationTime, Extension e CanSeek
file_metadata(col)Parâmetros
Retornos
Retorna uma expressão que recupera o valor na coluna especificada.
Tipo de retorno
filter
Observação
Esse é um método experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
Filtre os dados, deixando apenas os registros que correspondam à expressão especificada.
filter(expression)Parâmetros
- expression
- <xref:azureml.dataprep.api.expression.Expression>
A expressão a ser avaliada.
Retornos
O conjunto de dados modificado (não registrado).
Tipo de retorno
Comentários
As expressões são iniciadas indexando o conjunto de dados com o nome de uma coluna. Elas dão suporte a uma variedade de funções e operadores e podem ser combinadas usando operadores lógicos. A expressão resultante passará por avaliação lenta para cada registro quando ocorrer um pull de dados, e não onde ela está definida.
(dataset.file_metadata('Size') > 10000) & (dataset.file_metadata('CanSeek') == True)
dataset.file_metadata('Extension').starts_with('j')
hydrate
Observação
Esse é um método experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
Hidrata o conjunto de dados nas réplicas solicitadas especificadas em datacache_store.
hydrate(datacache_store, replica_count=None)Parâmetros
- replica_count
- <xref:Int>, <xref:optional>
Número padrão de réplicas para a hidratação.
Retornos
O objeto de configuração que descreve como o datacache deve ser materializado na execução.
Tipo de retorno
mount
Crie um gerenciador de contexto para montagem de fluxos de arquivos definidos pelo conjunto de dados como arquivos locais.
mount(mount_point=None, **kwargs)Parâmetros
- mount_point
- str
O diretório local para montar os arquivos. Se for None, os dados serão montados em um diretório temporário, que você poderá encontrar chamando o método de instância MountContext.mount_point.
Retornos
Retorna um gerenciador de contexto para gerenciar o ciclo de vida da montagem.
Tipo de retorno
Comentários
Um gerenciador de contexto será retornado para gerenciar o ciclo de vida da montagem. Para montar, você precisará inserir o gerenciador de contexto e, para desmontar, saia do gerenciador de contexto.
Só há suporte para a montagem em sistemas operacionais UNIX ou semelhantes ao UNIX, com o pacote nativo libfuse instalado. Se você estiver executando dentro de um contêiner do Docker, o contêiner do Docker deverá ser iniciado com o sinalizador --privileged ou iniciado com --cap-add SYS_ADMIN --device /dev/fuse.
datastore = Datastore.get(workspace, 'workspaceblobstore')
dataset = Dataset.File.from_files((datastore, 'animals/dog/year-*/*.jpg'))
with dataset.mount() as mount_context:
# list top level mounted files and folders in the dataset
os.listdir(mount_context.mount_point)
# You can also use the start and stop methods
mount_context = dataset.mount()
mount_context.start() # this will mount the file streams
mount_context.stop() # this will unmount the file streams
Se target_path começar com uma /, será tratado como caminho absoluto. Se não começar com uma /, será tratado como caminho relativo para o diretório de trabalho atual.
random_split
Divida os fluxos de arquivos no conjunto de dados em duas partes aleatoriamente e aproximadamente pela porcentagem especificado.
O primeiro conjunto de dados retornado contém aproximadamente percentage do número total de referências de arquivo e o segundo conjunto de dados contém as referências de arquivo restantes.
random_split(percentage, seed=None)Parâmetros
- percentage
- float
A porcentagem aproximada para dividir o conjunto de dados. Deve ser um número entre 0.0 e 1.0.
Retornos
Retorna uma tupla de novos objetos FileDataset que representam os dois conjuntos de dados após a divisão.
Tipo de retorno
skip
Ignore os fluxos de arquivos na parte superior do conjunto de dados pela contagem especificada.
skip(count)Parâmetros
Retornos
Retorna um novo objeto FileDataset que representa um conjunto de dados com os fluxos de arquivos ignorados.
Tipo de retorno
take
Obtém uma amostra de fluxos de arquivos na parte superior do conjunto de dados pela contagem especificada.
take(count)Parâmetros
Retornos
Retorna um novo objeto FileDataset que representa o conjunto de dados amostrado.
Tipo de retorno
take_sample
Pegue uma amostra aleatória de fluxos de arquivos no conjunto de dados aproximadamente pela probabilidade especificada.
take_sample(probability, seed=None)Parâmetros
Retornos
Retorna um novo objeto FileDataset que representa o conjunto de dados amostrado.
Tipo de retorno
to_path
Obtenha uma lista de caminhos de arquivo para cada fluxo de arquivos definido pelo conjunto de dados.
to_path()Retornos
Retorna uma matriz de caminhos de arquivo.
Tipo de retorno
Comentários
Os caminhos de arquivo são caminhos relativos para arquivos locais, quando os fluxos de arquivos são baixados ou montados.
Um prefixo comum será removido dos caminhos de arquivo com base em como a fonte de dados foi especificada para criar o conjunto de dados. Por exemplo:
datastore = Datastore.get(workspace, 'workspaceblobstore')
dataset = Dataset.File.from_files((datastore, 'animals/dog/year-*/*.jpg'))
print(dataset.to_path())
# ['year-2018/1.jpg'
# 'year-2018/2.jpg'
# 'year-2019/1.jpg']
dataset = Dataset.File.from_files('https://dprepdata.blob.core.windows.net/demo/green-small/*.csv')
print(dataset.to_path())
# ['/green_tripdata_2013-08.csv']
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