TrainingOutput Sınıf
İşlem hattında kullanmak üzere belirli PipelineSteps'in özelleştirilmiş bir çıkışını tanımlar.
TrainingOutput, azure machine learning işlem hattındaki başka bir adım tarafından kullanılacak bir adım çıktısı olarak otomatik makine öğrenmesi ölçümünü veya modelini kullanıma sunmayı sağlar. veya HyperDriveStepile AutoMLStep kullanılabilir.
TrainingOutput'ı başlatın.
param model_file: Çıktıya eklenecek belirli model dosyası. Sadece HyperDriveStep .
- Devralma
-
builtins.objectTrainingOutput
Oluşturucu
TrainingOutput(type, iteration=None, metric=None, model_file=None)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
type
Gerekli
|
Eğitim çıkışının türü. Olası değerler şunlardır: 'Ölçümler', 'Model'. |
iteration
|
karşılık gelen eğitim modelinin yineleme numarası.
Bu yineleme numarası yalnızca 'Model' türüyle sağlanabilir.
Parametreyi Default value: None
|
metric
|
En iyi eğitim modelini döndürmek için kullanılacak ölçüm.
Ölçüm yalnızca 'Model' türüyle sağlanabilir.
Parametreyi Default value: None
|
model_file
|
Çıktıya eklenecek belirli model dosyası. Sadece HyperDriveStep . Default value: None
|
type
Gerekli
|
Eğitim çıkışının türü. Olası değerler şunlardır: 'Ölçümler', 'Model'. |
iteration
Gerekli
|
karşılık gelen eğitim modelinin yineleme numarası.
Bu yineleme numarası yalnızca 'Model' türüyle sağlanabilir.
Parametreyi |
metric
Gerekli
|
En iyi eğitim modelini döndürmek için kullanılacak ölçüm.
Ölçüm yalnızca 'Model' türüyle sağlanabilir.
Parametreyi |
Açıklamalar
TrainingOutput, veya HyperDriveStepPipeline tarafından oluşturulan ölçümleri veya modelleri kullanmaya yönelik diğer adımları etkinleştirmek için ile AutoMLStep birlikte kullanılırPipelineData.
AutoMLStep tanımlarken TrainingOutput'ı aşağıdaki gibi kullanın:
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])
Not defterinde https://aka.ms/pl-automlTrainingOutput ve AutoMlStep adımını kullanma örneğine bakın.
Öznitelikler
iteration
karşılık gelen eğitim modelinin yineleme numarasını alın.
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Eğitim modelinin yineleme numarası. |
metric
En iyi eğitim modeli için ölçümü alın.
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
En iyi eğitim modelinin ölçüm adı. |
model_file
En iyi eğitim modeli için çıkışa eklenecek bir model dosyası alın.
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
En iyi eğitim modelinin çıkışına eklenecek belirli bir dosya. |
type
Eğitim çıkışının türünü alın.
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Eğitim çıkışının türü. Olası değerler şunlardır: 'Ölçümler', 'Model'. |