Input Класс

  • Ссылка

Инициализация объекта Input.

Наследование
azure.ai.ml.entities._inputs_outputs.base._InputOutputBase
Input

Конструктор

Input(*, type: str, path: str | None = None, mode: str | None = None, optional: bool | None = None, description: str | None = None, **kwargs: Any)

Параметры Keyword-Only

Имя Описание
type
str

Тип входных данных. Допустимые значения: "uri_folder", "uri_file", "mltable", "mlflow_model", "custom_model", "integer", "number", "string" и "boolean". По умолчанию используется значение "uri_folder".

значение по умолчанию: uri_folder
path
Optional[str]

Путь к входным данным. Пути могут быть локальными путями, удаленными URI данных или зарегистрированным идентификатором ресурса AzureML.
mode
Optional[str]

Режим доступа для входных данных. Допустимые значения:

  • "ro_mount": подключите данные к целевому объекту вычислений только для чтения.
  • "download": скачивание данных в целевой объект вычислений.
  • "direct": передайте URI в виде строки для доступа во время выполнения.
default
Union[str, int, float, bool]

Значение по умолчанию для входных данных. Если задано значение по умолчанию, входные данные будут необязательными.
min
Union[int, float]

Минимальное значение для входных данных. Если в задание передается значение меньше минимального, выполнение задания завершится ошибкой.
max
Union[int, float]

Максимальное значение входных данных. Если в задание передается значение, превышающее максимальное, выполнение задания завершится ошибкой.
optional
Optional[bool]

Указывает, является ли вход необязательным.
description
Optional[str]

Описание входных данных
datastore
str

Хранилище данных для отправки локальных файлов.
intellectual_property
IntellectualProperty

Интеллектуальная собственность для входных данных.
enum
Обязательно

Примеры

Создание commandJob с двумя входными данными.


   from azure.ai.ml import Input, Output
   from azure.ai.ml.entities import CommandJob, CommandJobLimits

   command_job = CommandJob(
       code="./src",
       command="python train.py --ss {search_space.ss}",
       inputs={
           "input1": Input(path="trial.csv", mode="ro_mount", description="trial input data"),
           "input_2": Input(
               path="azureml:list_data_v2_test:2", type="uri_folder", description="registered data asset"
           ),
       },
       outputs={"default": Output(path="./foo")},
       compute="trial",
       environment="AzureML-sklearn-1.0-ubuntu20.04-py38-cpu:33",
       limits=CommandJobLimits(timeout=120),
   )

Методы

get
has_key
items
keys
update
values

get 

get(key: Any, default: Any | None = None) -> Any

Параметры

Имя Описание
key
Обязательно
default
значение по умолчанию: None

has_key 

has_key(k: Any) -> bool

Параметры

Имя Описание
k
Обязательно

items 

items() -> list

keys 

keys() -> list

update 

update(*args: Any, **kwargs: Any) -> None

values 

values() -> list