Input Classe

Inizializzare un oggetto Input.

Ereditarietà

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

Input

Costruttore

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

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
type	str Tipo dell'input di dati. I valori accettati sono 'uri_folder', 'uri_file', 'mltable', 'mlflow_model', 'custom_model', 'integer', 'number', 'string' e 'boolean'. Il valore predefinito è "uri_folder". valore predefinito: uri_folder
path	Optional[str] Percorso dei dati di input. I percorsi possono essere percorsi locali, URI di dati remoti o UN ID asset AzureML registrato.
mode	Optional[str] Modalità di accesso dell'input di dati. I valori accettati sono: 'ro_mount': montare i dati nella destinazione di calcolo come di sola lettura, 'download': scaricare i dati nella destinazione di calcolo, 'direct': passare l'URI come stringa a cui accedere in fase di esecuzione
default	Union[str, int, float, bool] Il valore predefinito dell'input. Se è impostato un valore predefinito, i dati di input saranno facoltativi.
min	Union[int, float] Valore minimo per l'input. Se al processo viene passato un valore inferiore al valore minimo, l'esecuzione del processo avrà esito negativo.
max	Union[int, float] Valore massimo per l'input. Se un valore maggiore del valore massimo viene passato a un processo, l'esecuzione del processo avrà esito negativo.
optional	Optional[bool] Specifica se l'input è facoltativo.
description	Optional[str] Descrizione dell'input
datastore	str Archivio dati in cui caricare i file locali.
intellectual_property	IntellectualProperty Proprietà intellettuale per l'input.
enum Necessario

Esempio

Creazione di un processo di comando con due input.

   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),
   )

Metodi

get
has_key
items
keys
update
values

get

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

Parametri

Nome	Descrizione
key Necessario
default	valore predefinito: None

has_key

has_key(k: Any) -> bool

Parametri

Nome	Descrizione
k Necessario

items

items() -> list

keys

keys() -> list

update

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

values

values() -> list