graph Modulo

Definisce le classi per la creazione di grafici della pipeline di Azure Machine Learning.

I grafici della pipeline di Azure ML vengono creati per Pipeline gli oggetti, quando si usano PipelineStep (e classi derivate), PipelineDatae PipelineData gli oggetti . In casi d'uso tipici non sarà necessario usare direttamente le classi in questo modulo.

Un grafico di esecuzione della pipeline è costituito da nodi del modulo che rappresentano unità di base, ad esempio un'origine dati o un passaggio. I nodi possono avere porte di input e porte di output e parametri associati. I bordi definiscono le relazioni tra due porte del nodo in un grafico.

Classi

DataSource	Origine dati che può essere usata in un grafico. Inizializzare DataSource.
DataSourceDef	Definizione di un'origine dati. Inizializzare DataSourceDef.
DataSourceNode	Rappresenta un'origine dati in un grafico. Inizializzare il nodo dell'origine dati.
DataType	Tipo di dati per una parte di dati (input o output). Inizializzare DataType.
Edge	Istanza di un bordo tra due porte del nodo nel grafico. Inizializzare Edge.
Graph	Classe per definire un grafico di esecuzione della pipeline. Inizializzare Graph.
InputPort	Istanza di una porta di input in un nodo, che può essere connessa a una porta di output. Inizializzare InputPort.
InputPortBinding	Definisce un'associazione da un'origine a un input di un passaggio della pipeline. Un InputPortBinding può essere usato come input per un passaggio. L'origine può essere un PipelineDataoggetto , PortDataReference, DataReference, PipelineDataseto OutputPortBinding. InputPortBinding è utile per specificare il nome dell'input del passaggio, se deve essere diverso dal nome dell'oggetto bind, ad esempio per evitare nomi di input/output duplicati o perché lo script di passaggio necessita di un input per avere un determinato nome. Può essere usato anche per specificare il bind_mode per PythonScriptStep gli input. Inizializzare InputPortBinding.
InputPortDef	Definizione di una porta di input. Creare una porta di input.
Module	Modulo runnable che può essere usato in un grafico. Questa classe non può essere usata direttamente. Usare invece questa Module classe. Inizializzare il modulo.
ModuleDef	Definizione di un modulo che include definizioni di esecuzione e porta. Inizializzare ModuleDef.
ModuleNode	Rappresenta un modulo in un grafico. Inizializzare il nodo del modulo.
Node	Rappresenta un'unità di base in un grafico, ad esempio, potrebbe essere qualsiasi origine dati o passaggio. Inizializzare il nodo.
OutputPort	Istanza di una porta di output in un nodo, che può essere connessa a una porta di input. Inizializzare OutputPort.
OutputPortBinding	Definisce un output denominato di un passaggio della pipeline. OutputPortBinding può essere usato per specificare il tipo di dati che verrà prodotto da un passaggio e come verranno generati i dati. Può essere usato con InputPortBinding per specificare che l'output del passaggio è un input obbligatorio di un altro passaggio. Inizializzare OutputPortBinding.
OutputPortDef	Definizione di una porta di output. Creare una porta di output.
Param	Istanza di un parametro in un nodo. Inizializzare Param.
ParamDef	Definizione di un parametro di esecuzione. Inizializzare ParamDef.
PipelineDataset	Funge da adattatore per Set di dati e pipeline. Nota Questa classe è deprecata. Informazioni su come usare il set di dati con la pipeline, vedere https://aka.ms/pipeline-with-dataset. Si tratta di una classe interna. Non è consigliabile creare direttamente questa classe, ma chiamare i metodi di istanza di as_* nei set di dati o nelle classi OutputDatasetConfig. Fungere da adattatore per set di dati e pipeline. Si tratta di una classe interna. Non è consigliabile creare direttamente questa classe, ma chiamare i metodi di istanza di as_* nei set di dati o nelle classi OutputDatasetConfig.
PipelineParameter	Definisce un parametro in un'esecuzione della pipeline. Usare PipelineParameters per costruire pipeline versatili che possono essere restituite in un secondo momento con valori di parametro variabili. Inizializzare i parametri della pipeline.
PortDataReference	Modelli di dati associati a un output di un stepRun completato. Un oggetto PortDataReference può essere usato per scaricare i dati di output generati da un StepRunoggetto . Può essere usato anche come input di passaggio in una pipeline futura. Inizializzare PortDataReference.
PublishedPipeline	Rappresenta una pipeline da inviare senza il codice Python che l'ha costruito. Inoltre, è possibile usare un oggetto PublishedPipeline per inviare nuovamente un oggetto Pipeline con valori e input diversi PipelineParameter . Inizializzare PublishedPipeline. :p aram endpoint REST URL per inviare le esecuzioni della pipeline per questa pipeline. :type endpoint: str :p aram total_run_steps: numero di passaggi in questa pipeline :type total_run_steps: int :p aram area di lavoro: area di lavoro dell'area di lavoro pubblicata. :type workspace: azureml.core.Workspace :p aram continue_on_step_failure: Indica se continuare l'esecuzione di altri passaggi in PipelineRun se un passaggio ha esito negativo, il valore predefinito è false.
StoredProcedureParameter	Rappresenta un parametro di stored procedure SQL da usare con i riferimenti al database SQL. Inizializzare StoredProcedureParameter. defaults to azureml.pipeline.core.graph.StoredProcedureParameterType.String :type: azureml.pipeline.core.graph.StoredProcedureParameterType
TrainingOutput	Definisce un output specializzato di determinati pipelineSteps da usare in una pipeline. TrainingOutput consente di rendere disponibile una metrica o un modello di Machine Learning automatizzato come output di passaggio da utilizzare da un altro passaggio in una pipeline di Azure Machine Learning. Può essere usato con AutoMLStep o HyperDriveStep. Inizializzare TrainingOutput. param model_file: file di modello specifico da includere nell'output. Solo per HyperDriveStep .

Enumerazioni

StoredProcedureParameterType

Definisce i tipi di parametri della stored procedure SQL da usare con i riferimenti al database SQL.