Aracılığıyla paylaş


PipelineDataset Sınıf

Veri Kümesi ve İşlem Hattı için bağdaştırıcı görevi görür.

Not

Bu sınıf kullanım dışıdır. veri kümesini işlem hattıyla kullanmayı öğrenin, bkz https://aka.ms/pipeline-with-dataset. .

Bu bir iç sınıftır. Bu sınıfı doğrudan oluşturmamalısınız, bunun yerine Dataset veya OutputDatasetConfig sınıflarında as_* örnek yöntemlerini çağırmanız gerekir.

Veri Kümesi ve İşlem Hattı için bağdaştırıcı görevi görür.

Bu bir iç sınıftır. Bu sınıfı doğrudan oluşturmamalısınız, bunun yerine Dataset veya OutputDatasetConfig sınıflarında as_* örnek yöntemlerini çağırmanız gerekir.

Devralma
builtins.object
PipelineDataset

Oluşturucu

PipelineDataset(dataset=None, name=None, bind_mode='mount', path_on_compute=None, overwrite=False, parameter_name=None)

Parametreler

Name Description
dataset

Adımın girişi olarak kullanılacak veri kümesi.

Default value: None
name
str

İşlem hattındaki girişin adı.

Default value: None
bind_mode
str

Bağlama veya indirme gibi veri kümesinin nasıl kullanılabilir hale getirileceği.

Default value: mount
path_on_compute
str

İşlemdeki verilerin kullanılabilir hale getirileceği yol.

Default value: None
overwrite

Var olan verilerin üzerine yazıp yazmayacağı.

Default value: False
parameter_name
str

Veri kümesinin parametre adı. Bu, yayımlanan işlem hattı için kullanılır.

Default value: None
dataset
Gerekli
Union[<xref:azureml.core.Datase> veya AbstractDataset, OutputDatasetConfig]

Adımın girişi olarak kullanılacak veri kümesi.

name
Gerekli
str

İşlem hattındaki girişin adı.

bind_mode
Gerekli
str

Bağlama veya indirme gibi veri kümesinin nasıl kullanılabilir hale getirileceği.

path_on_compute
Gerekli
str

İşlemdeki verilerin kullanılabilir hale getirileceği yol.

overwrite
Gerekli

Var olan verilerin üzerine yazıp yazmayacağı.

Yöntemler

create

Azure Machine Learning Veri Kümesinden PipelineDataset oluşturun.

Not

Bu yöntem kullanım dışıdır. veri kümesini işlem hattıyla kullanmayı öğrenin, bkz.

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

default_name

Bir veri kümesi/veri kümesi tanımının varsayılan bağlantı noktası adını alın.

Not

Bu yöntem kullanım dışıdır. veri kümesini işlem hattıyla kullanmayı öğrenin, bkz.

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

is_dataset

Girişin bir veri kümesi mi yoksa veri kümesi tanımı mı olduğunu belirleyin.

Not

Bu yöntem kullanım dışıdır. veri kümesini işlem hattıyla kullanmayı öğrenin, bkz.

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

validate_dataset

Veri kümesinin durumunu doğrulayın.

Not

Bu yöntem kullanım dışıdır. veri kümesini işlem hattıyla kullanmayı öğrenin, bkz.

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

Veri kümesi kullanım dışı bırakıldığında bir uyarı kaydeder ve veri kümesi arşivlenirse bir hata oluşturur.

create

Azure Machine Learning Veri Kümesinden PipelineDataset oluşturun.

Not

Bu yöntem kullanım dışıdır. veri kümesini işlem hattıyla kullanmayı öğrenin, bkz.

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

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

Parametreler

Name Description
dataset
Gerekli

PipelineDataset'in oluşturulacağı veri kümesi.

name
str

Giriş veri kümesinin adı. Hiçbiri ise, girişin türüne göre bir ad türetilir.

Default value: None
parameter_name
str

İşlem hattı parametre adı.

Default value: None

Döndürülenler

Tür Description

Oluşturulan PipelineDataset.

default_name

Bir veri kümesi/veri kümesi tanımının varsayılan bağlantı noktası adını alın.

Not

Bu yöntem kullanım dışıdır. veri kümesini işlem hattıyla kullanmayı öğrenin, bkz.

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

static default_name(dataset)

Parametreler

Name Description
dataset
Gerekli

Adın hesaplanması için veri kümesi.

Döndürülenler

Tür Description
str

Ad.

is_dataset

Girişin bir veri kümesi mi yoksa veri kümesi tanımı mı olduğunu belirleyin.

Not

Bu yöntem kullanım dışıdır. veri kümesini işlem hattıyla kullanmayı öğrenin, bkz.

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

static is_dataset(dset)

Parametreler

Name Description
dset
Gerekli

Giriş.

Döndürülenler

Tür Description

Girişin bir veri kümesi mi yoksa veri kümesi tanımı mı olduğu.

validate_dataset

Veri kümesinin durumunu doğrulayın.

Not

Bu yöntem kullanım dışıdır. veri kümesini işlem hattıyla kullanmayı öğrenin, bkz.

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

Veri kümesi kullanım dışı bırakıldığında bir uyarı kaydeder ve veri kümesi arşivlenirse bir hata oluşturur.

static validate_dataset(dset)

Parametreler

Name Description
dset
Gerekli

Doğrulanacak veri kümesi.

Öznitelikler

bind_mode

Veri kümesinin nasıl kullanılabilir hale getirileceği hakkında bilgi edinin.

Döndürülenler

Tür Description
str

Bağlama modu.

dataset

Bu girişin bağlandığını veri kümesini alın.

Döndürülenler

Tür Description

Veri kümesi.

dataset_id

Veri kümesi kimliğini alın.

Döndürülenler

Tür Description
str

Veri kümesi kimliği.

dataset_version

Veri kümesi tanımının sürümünü alın.

Döndürülenler

Tür Description
str

Veri kümesi sürümü.

name

Girişin adını alın.

Döndürülenler

Tür Description
str

Ad.

overwrite

Var olan verilerin üzerine yazılıp yazılmayacağını belirten değeri alın.

Döndürülenler

Tür Description

Üzerine yaz ya da yazma.

parameter_name

Bu işlem hattı veri kümesinin işlem hattı parametre adını alın.

Döndürülenler

Tür Description
str

Parametre adı.

path_on_compute

verilerin işlemde kullanılabilir hale getirileceği yolu alın.

Döndürülenler

Tür Description
str

İşlemdeki yol.

saved_dataset_id

PipelineDataset'te veri kümesinin kaydedilmiş kimliğini döndürür.

Döndürülenler

Tür Description
str

Veri kümesinin kaydedilen kimliği.

workspace

Veri kümesinin ait olduğu çalışma alanını alın.

Döndürülenler

Tür Description

Çalışma alanı.