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Input 类

初始化 Input 对象。

继承

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

Input

构造函数

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

仅限关键字的参数

名称	说明
type	str 数据输入的类型。 接受的值为“uri_folder”、“uri_file”、“mltable”、“mlflow_model”、“custom_model”、“integer”、“number”、“string”和“boolean”。 默认为“uri_folder”。 默认值: uri_folder
path	Optional[str] 输入数据的路径。 路径可以是本地路径、远程数据 URI 或已注册的 AzureML 资产 ID。
mode	Optional[str] 数据输入的访问模式。 接受的值为： “ro_mount”：将数据以只读方式装载到计算目标， “download”：将数据下载到计算目标， “direct”：将 URI 作为在运行时访问的字符串传入
default	Union[str, int, float, bool] 输入的默认值。 如果设置了默认值，则输入数据将是可选的。
min	Union[int, float] 输入的最小值。 如果将小于最小值的值传递给作业，作业执行将失败。
max	Union[int, float] 输入的最大值。 如果将大于最大值的值传递给作业，作业执行将失败。
optional	Optional[bool] 指定输入是否为可选输入。
description	Optional[str] 输入说明
datastore	str 要将本地文件上传到的数据存储。
intellectual_property	IntellectualProperty 输入的知识产权。
enum 必需

示例

创建具有两个输入的 CommandJob。

   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),
   )

方法

get
has_key
items
keys
update
values

get

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

参数

名称	说明
key 必需
default	默认值: None

has_key

has_key(k: Any) -> bool

参数

名称	说明
k 必需

items

items() -> list

keys

keys() -> list

update

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

values

values() -> list