DataReference 類別
表示資料存放區中資料的參考。
DataReference 代表資料存放區中的路徑，可用來描述執行中應如何及何處提供資料。 它不再是 Azure Machine Learning 中資料存取和傳遞的建議方法。 資料集支援從 Azure Blob 儲存體、Azure 檔案儲存體、Azure Data Lake Storage Gen1、Azure Data Lake Storage Gen2、Azure SQL 資料庫和適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫存取資料 透過整合介面與新增的資料管理功能。 建議您使用資料集來讀取機器學習專案中的資料。
如需如何在兩個常見案例中使用 Azure ML 資料集的詳細資訊，請參閱文章：
類別 DataReference 建構函式。
- 繼承
-
builtins.objectDataReference
建構函式
DataReference(datastore, data_reference_name=None, path_on_datastore=None, mode='mount', path_on_compute=None, overwrite=False)參數
- mode
- str
資料參考上的作業。 支援的值是 'mount' (預設) 和 'download'。
當您的腳本需要特定 (例如輸入資料的硬式編碼) 路徑時，請使用 「下載」模式。
在此情況下，當您宣告 DataReference 時，請使用 path_on_compute 參數指定路徑。
Azure Machine Learning 會在執行腳本之前，先下載該路徑所指定的資料。
使用 「掛接」模式，會使用掛接的資料建立臨時目錄，而環境變數$AZUREML_DATAREFERENCE_ < data_reference_name > 會設定臨時目錄的路徑。 如果您將 DataReference 傳遞至管線步驟的引數清單 (，例如 PythonScriptStep) ，則參考會在執行時間擴充至本機資料路徑。
- mode
- str
資料參考上的作業。 支援的值 'mount' (預設) 和 'download'。
當您的腳本需要特定 (例如輸入資料的硬式編碼) 路徑時，請使用 「下載」模式。
在此情況下，當您宣告 DataReference 時，請使用 path_on_compute 參數指定路徑。
Azure Machine Learning 會在執行腳本之前，先下載該路徑所指定的資料。
使用 「掛接」模式，會使用掛接的資料建立臨時目錄，而環境變數$AZUREML_DATAREFERENCE_ < data_reference_name > 會設定臨時目錄的路徑。 如果您將 DataReference 傳遞至管線步驟的引數清單 (，例如 PythonScriptStep) ，則參考會在執行時間擴充至本機資料路徑。
備註
DataReference 會定義資料位置，以及如何在目標計算系結上使用資料 (掛接或上傳) 。 資料存放區中資料的路徑可以是根 /、資料存放區內的目錄，或資料存放區中的檔案。
方法
| as_download |
切換要下載的資料參考作業。 DataReference 下載僅支援 Azure Blob 和 Azure 檔案共用。 若要從 Azure Blob、Azure 檔案共用、Azure Data Lake Gen1 和 Azure Data Lake Gen2 下載資料，建議您使用 Azure Machine Learning 資料集。 如需如何建立和使用資料集的詳細資訊，請流覽 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-with-datasets 。 |
| as_mount |
切換要掛接的資料參考作業。 DataReference 掛接僅支援 Azure Blob。 若要在 Azure Blob、Azure 檔案共用、Azure Data Lake Gen1 和 Azure Data Lake Gen2 中掛接資料，建議您使用 Azure Machine Learning 資料集。 如需如何建立和使用資料集的詳細資訊，請流覽 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-with-datasets 。 |
| as_upload |
切換要上傳的資料參考作業。 如需支援上傳資料之計算和資料存放區的詳細資訊，請參閱： https://aka.ms/datastore-matrix 。 |
| create |
使用 DataPath 和 DataPathComputeBinding 建立 DataReference。 |
| path |
根據指定的路徑建立 DataReference 實例。 |
| to_config |
將 DataReference 物件轉換為 DataReferenceConfiguration 物件。 |
as_download
切換要下載的資料參考作業。
DataReference 下載僅支援 Azure Blob 和 Azure 檔案共用。 若要從 Azure Blob、Azure 檔案共用、Azure Data Lake Gen1 和 Azure Data Lake Gen2 下載資料，建議您使用 Azure Machine Learning 資料集。 如需如何建立和使用資料集的詳細資訊，請流覽 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-with-datasets 。
as_download(path_on_compute=None, overwrite=False)參數
傳回
新的資料參考物件。
傳回類型
as_mount
切換要掛接的資料參考作業。
DataReference 掛接僅支援 Azure Blob。 若要在 Azure Blob、Azure 檔案共用、Azure Data Lake Gen1 和 Azure Data Lake Gen2 中掛接資料，建議您使用 Azure Machine Learning 資料集。 如需如何建立和使用資料集的詳細資訊，請流覽 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-with-datasets 。
as_mount()傳回
新的資料參考物件。
傳回類型
as_upload
切換要上傳的資料參考作業。
如需支援上傳資料之計算和資料存放區的詳細資訊，請參閱： https://aka.ms/datastore-matrix 。
as_upload(path_on_compute=None, overwrite=False)參數
傳回
新的資料參考物件。
傳回類型
create
使用 DataPath 和 DataPathComputeBinding 建立 DataReference。
static create(data_reference_name=None, datapath=None, datapath_compute_binding=None)參數
傳回
DataReference 物件。
傳回類型
path
根據指定的路徑建立 DataReference 實例。
path(path=None, data_reference_name=None)參數
傳回
資料參考物件。
傳回類型
to_config
將 DataReference 物件轉換為 DataReferenceConfiguration 物件。
to_config()傳回
新的 DataReferenceConfiguration 物件。
傳回類型
意見反應
即將登場：在 2024 年，我們將逐步淘汰 GitHub 問題作為內容的意見反應機制，並將它取代為新的意見反應系統。 如需詳細資訊，請參閱：https://aka.ms/ContentUserFeedback。
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