graph Módulo
Define classes para construir grafos de pipeline do Azure Machine Learning.
Os grafos de pipeline do Azure ML são criados para Pipeline objetos, quando você usa PipelineStep (e classes derivadas) PipelineDatae PipelineData objetos. Em casos de uso típicos, você não precisará usar diretamente as classes neste módulo.
Um grafo de execução de pipeline consiste em nós de módulo que representam unidades básicas, como uma fonte de dados ou uma etapa. Nós podem ter portas de entrada e portas de saída e parâmetros associados. As bordas definem relações entre duas portas de nó em um grafo.
Classes
| DataSource |
Uma fonte de dados que pode ser usada em um grafo. Inicializar o DataSource. |
| DataSourceDef |
Definição de uma fonte de dados. Inicializar DataSourceDef. |
| DataSourceNode |
Representa uma fonte de dados em um grafo. Inicializar o nó de fonte de dados. |
| DataType |
Tipo de dados para um pedaço de dados (entrada ou saída). Inicializar DataType. |
| Edge |
Instância de uma borda entre duas portas de nó no grafo. Inicializar o Edge. |
| Graph |
Uma classe para definir um grafo de execução de pipeline. Inicializar o Graph. |
| InputPort |
Instância de uma porta de entrada em um nó, que pode ser conectada a uma porta de saída. Inicializar InputPort. |
| InputPortBinding |
Define uma associação de uma origem para uma entrada de uma etapa de pipeline. Um InputPortBinding pode ser usado como uma entrada para uma etapa. A origem pode ser umPipelineData, PortDataReference, , DataReferencePipelineDatasetou OutputPortBinding. InputPortBinding é útil para especificar o nome da entrada da etapa, se ele deve ser diferente do nome do objeto bind (ou seja, para evitar nomes de entrada/saída duplicados ou porque o script de etapa precisa de uma entrada para ter um determinado nome). Ele também pode ser usado para especificar o bind_mode para PythonScriptStep entradas. Inicializar InputPortBinding. |
| InputPortDef |
Definição de uma porta de entrada. Crie uma porta de entrada. |
| Module |
Um módulo executável que pode ser usado em um grafo. Essa classe não se destina a ser usada diretamente. Em vez disso, use essa Module classe. Inicializar Módulo. |
| ModuleDef |
Definição de um módulo, incluindo definições de execução e porta. Inicializar ModuleDef. |
| ModuleNode |
Representa um módulo em um grafo. Inicializar o nó do módulo. |
| Node |
Representa uma unidade básica em um grafo, por exemplo, pode ser qualquer fonte de dados ou etapa. Inicializar o Nó. |
| OutputPort |
Instância de uma porta de saída em um nó, que pode ser conectada a uma porta de entrada. Inicializar OutputPort. |
| OutputPortBinding |
Define uma saída nomeada de uma etapa de pipeline. OutputPortBinding pode ser usado para especificar o tipo de dados que serão produzidos por uma etapa e como os dados serão produzidos. Ele pode ser usado InputPortBinding para especificar que a saída da etapa é uma entrada necessária de outra etapa. Inicializar OutputPortBinding. |
| OutputPortDef |
Definição de uma porta de saída. Crie uma porta de saída. |
| Param |
Instância de um parâmetro em um nó. Inicializar o Param. |
| ParamDef |
Definição de um parâmetro de execução. Inicializar o ParamDef. |
| PipelineDataset |
Atua como um adaptador para Conjunto de Dados e Pipeline. Observação Essa classe foi preterida. Saiba como usar o conjunto de dados com o pipeline, confira https://aka.ms/pipeline-with-dataset. Essa é uma classe interna. Você não deve criar essa classe diretamente, mas sim chamar os métodos de instância as_* no conjunto de dados ou nas classes OutputDatasetConfig. Atuar como um adaptador para Conjunto de Dados e Pipeline. Essa é uma classe interna. Você não deve criar essa classe diretamente, mas sim chamar os métodos de instância as_* no conjunto de dados ou nas classes OutputDatasetConfig. |
| PipelineParameter |
Define um parâmetro em uma execução de pipeline. Use PipelineParameters para construir Pipelines versáteis que podem ser reenviado posteriormente com valores de parâmetros variados. Inicializar parâmetros de pipeline. |
| PortDataReference |
Modela dados associados a uma saída de um StepRun concluído. Um objeto PortDataReference pode ser usado para baixar os dados de saída que foram produzidos por um StepRun. Ele também pode ser usado como uma entrada de etapa em um pipeline futuro. Inicializar PortDataReference. |
| PublishedPipeline |
Representa um Pipeline a ser enviado sem o código Python que o construiu. Além disso, um PublishedPipeline pode ser usado para reenviar um Pipeline com valores e entradas diferentes PipelineParameter . Inicializar PublishedPipeline. :p o ponto de extremidade REST A URL do ponto de extremidade REST para enviar execuções de pipeline para esse pipeline. :type endpoint: str :p aram total_run_steps: o número de etapas neste pipeline :type total_run_steps: int :p aram workspace: o workspace do pipeline publicado. :type workspace: azureml.core.Workspace :p aram continue_on_step_failure: Se deve continuar a execução de outras etapas no PipelineRun se uma etapa falhar, o padrão será false. |
| StoredProcedureParameter |
Representa um parâmetro de procedimento armazenado SQL para uso com referências de banco de dados SQL. Inicializar StoredProcedureParameter. defaults to azureml.pipeline.core.graph.StoredProcedureParameterType.String :type: azureml.pipeline.core.graph.StoredProcedureParameterType |
| TrainingOutput |
Define uma saída especializada de determinados PipelineSteps para uso em um pipeline. O TrainingOutput permite que um modelo ou métrica de machine learning automatizado seja disponibilizado como uma saída de etapa a ser consumida por outra etapa em um Pipeline do Azure Machine Learning. Pode ser usado com AutoMLStep ou HyperDriveStep. Inicializar TrainingOutput. param model_file: o arquivo de modelo específico a ser incluído na saída. Apenas para HyperDriveStep . |
Enumerações
| StoredProcedureParameterType |
Define os tipos de parâmetros de procedimento armazenado sql para uso com referências de banco de dados SQL. |