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	Dataset Adımın girişi olarak kullanılacak veri kümesi. varsayılan değer: None
name	str İşlem hattındaki girişin adı. varsayılan değer: None
bind_mode	str Bağlama veya indirme gibi veri kümesinin nasıl kullanılabilir hale getirileceği. varsayılan değer: mount
path_on_compute	str İşlemdeki verilerin kullanılabilir hale getirileceği yol. varsayılan değer: None
overwrite	bool Var olan verilerin üzerine yazıp yazmayacağı. varsayılan değer: False
parameter_name	str Veri kümesinin parametre adı. Bu, yayımlanan işlem hattı için kullanılır. varsayılan değer: 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	bool 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	Union[Dataset, DatasetConsumptionConfig, PipelineDataset] PipelineDataset'in oluşturulacağı veri kümesi.
name	str Giriş veri kümesinin adı. Hiçbiri ise, girişin türüne göre bir ad türetilir. varsayılan değer: None
parameter_name	str İşlem hattı parametre adı. varsayılan değer: None

Döndürülenler

Tür	Description
PipelineDataset	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	object 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	object Giriş.

Döndürülenler

Tür	Description
bool	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	Union[Dataset, DatasetConsumptionConfig] 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
Union[Dataset, AbstractDataset, OutputDatasetConfig]	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
bool	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
Workspace	Çalışma alanı.