RunFunction 類別

執行函式。

繼承

azure.ai.ml.entities._job.parallel.parallel_task.ParallelTask

RunFunction

建構函式

RunFunction(*, code: str | None = None, entry_script: str | None = None, program_arguments: str | None = None, model: str | None = None, append_row_to: str | None = None, environment: Environment | str | None = None, **kwargs: Any)

參數

名稱	Description
code 必要	str 指向原始程式碼的本機或遠端路徑。
entry_script 必要	str 將在多個節點上平行執行的使用者腳本。 這會指定為本機檔案路徑。 entry_script應該包含兩個函式： init() ：此函式應該用於任何成本高昂或常見的後續推斷準備，例如，將模型還原序列化和載入全域物件。 run(mini_batch)：要平行處理的方法。 每個調用都會有一個迷你批次。 'mini_batch'：Batch 推斷會叫用 run 方法，並將清單或 Pandas DataFrame 當做引數傳遞至 方法。 如果 input 是 FileDataset，則min_batch中的每個專案都會是 filepath，如果 input 是 TabularDataset，則為 Pandas DataFrame。 run () 方法應該會傳回 Pandas DataFrame 或陣列。 針對 append_row output_action，這些傳回的元素會附加至一般輸出檔案。 針對 summary_only，則會忽略元素的內容。 針對所有輸出動作，每個傳回的輸出元素會指出輸入迷你批次中一次成功的輸入元素推斷。 每個平行背景工作進程都會呼叫 init 一次，然後迴圈執行 函 式，直到處理所有迷你批次為止。
program_arguments 必要	平行工作的引數。
model 必要	str 平行工作的模型。
append_row_to 必要	str run () 方法調用的所有值都會匯總成輸出位置中建立的唯一檔案。 如果未設定，則會叫用 'summary_only'，這表示使用者腳本預期會儲存輸出本身。
environment 必要	Union[Environment, str] 定型作業將在 中執行的環境。

僅限關鍵字參數

名稱	Description
code 必要
entry_script 必要
program_arguments 必要
model 必要
append_row_to 必要
environment 必要

方法

get
has_key
items
keys
update
values

get

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

參數

名稱	Description
key 必要
default	預設值: None

has_key

has_key(k: Any) -> bool

參數

名稱	Description
k 必要

items

items() -> list

keys

keys() -> list

update

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

values

values() -> list