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AbstractDataset クラス

  • リファレンス

Azure Machine Learning のデータセットの基底クラス。

データセットのインスタンスを作成するには、TabularDatasetFactory クラスおよび FileDatasetFactory クラスを参照してください。

Class AbstractDataset コンストラクター。

このコンストラクターは、直接呼び出されることは想定されていません。 データセットは、クラスとFileDatasetFactoryクラスを使用してTabularDatasetFactory作成することを目的としています。

継承
builtins.object
AbstractDataset

コンストラクター

AbstractDataset()

メソッド

add_tags

このデータセットのタグのディクショナリにキーと値のペアを追加します。
as_named_input

実行で具体化されたデータセットを取得するために使用される、このデータセットの名前を指定します。
get_all

ワークスペースに登録されているすべてのデータセットを取得します。
get_by_id

ワークスペースに保存されているデータセットを取得します。
get_by_name

登録名によって、ワークスペースから登録されたデータセットを取得します。
get_partition_key_values

partition_keys の一意のキー値を返します。

partition_keys がパーティション キーの完全なセットの有効なサブセットであるかどうかを検証し、partition_keys の一意のキー値を返します。partition_keys が None の場合は、既定で、このデータセットのパーティション キーの完全なセットを取得することにより、一意のキーの組み合わせを返します


   # get all partition key value pairs
   partitions = ds.get_partition_key_values()
   # Return [{'country': 'US', 'state': 'WA', 'partition_date': datetime('2020-1-1')}]

   partitions = ds.get_partition_key_values(['country'])
   # Return [{'country': 'US'}]
register

データセットを指定したワークスペースに登録します。
remove_tags

このデータセットのタグのディクショナリから、指定したキーを削除します。
unregister_all_versions

このデータセットの登録名の下にあるすべてのバージョンを、ワークスペースから登録解除します。
update

データセットのインプレース更新を実行します。

add_tags

このデータセットのタグのディクショナリにキーと値のペアを追加します。

add_tags(tags=None)

パラメーター

名前 説明
tags
必須
dict[str, str]

追加するタグの辞書。

戻り値

型 説明
Union[TabularDataset, FileDataset]

更新されたデータセット オブジェクト。

as_named_input

実行で具体化されたデータセットを取得するために使用される、このデータセットの名前を指定します。

as_named_input(name)

パラメーター

名前 説明
name
必須
str

実行に対するデータセットの名前。

戻り値

型 説明
DatasetConsumptionConfig

実行で Dataset を具体化する方法を記述する構成オブジェクト。

注釈

ここでの名前は、Azure Machine Learning の実行の内部でのみ適用されます。 名前に使用できるのは英数字とアンダースコア文字だけなので、環境変数として使用できます。 この名前を使用すると、次の 2 つの方法を使って、実行のコンテキストでデータセットを取得できます。

  • 環境変数:

    名前は環境変数の名前になり、具体化されたデータセットは環境変数の値として使用できます。 データセットがダウンロードまたはマウントされると、値はダウンロードまたはマウントされたパスになります。 次に例を示します。


   # in your job submission notebook/script:
   dataset.as_named_input('foo').as_download('/tmp/dataset')

   # in the script that will be executed in the run
   import os
   path = os.environ['foo'] # path will be /tmp/dataset

Note

データセットが直接モードに設定されている場合、値はデータセット ID になります。 その場合、

Dataset.get_by_id(os.environ['foo']) を実行してデータセット オブジェクトを取得できます

  • Run.input_datasets:

    これはディクショナリであり、このメソッドで指定したデータセット名がキーになり、具体化されたデータセットが値になります。 ダウンロードおよびマウントされたデータセットの場合、値はダウンロードまたはマウントされたパスになります。 直接モードの場合、値は、ジョブ送信スクリプトで指定したものと同じデータセット オブジェクトになります。


   # in your job submission notebook/script:
   dataset.as_named_input('foo') # direct mode

   # in the script that will be executed in the run
   run = Run.get_context()
   run.input_datasets['foo'] # this returns the dataset object from above.

get_all

ワークスペースに登録されているすべてのデータセットを取得します。

static get_all(workspace)

パラメーター

名前 説明
workspace
必須
Workspace

データセットが登録された既存の AzureML ワークスペース。

戻り値

型 説明
dict[str, Union[TabularDataset, FileDataset]]

登録名によってキー指定された TabularDataset オブジェクトと FileDataset オブジェクトのディクショナリ。

get_by_id

ワークスペースに保存されているデータセットを取得します。

static get_by_id(workspace, id, **kwargs)

パラメーター

名前 説明
workspace
必須
Workspace

データセットが保存される既存の AzureML ワークスペース。
id
必須
str

データセットの ID。

戻り値

型 説明
Union[TabularDataset, FileDataset]

データセット オブジェクト。 データセットが登録されている場合は、その登録名とバージョンも返されます。

get_by_name

登録名によって、ワークスペースから登録されたデータセットを取得します。

static get_by_name(workspace, name, version='latest', **kwargs)

パラメーター

名前 説明
workspace
必須
Workspace

データセットが登録された既存の AzureML ワークスペース。
name
必須
str

登録名。
version
必須
int

登録バージョン。 既定値は 'latest' です。

戻り値

型 説明
Union[TabularDataset, FileDataset]

登録されているデータセット オブジェクト。

get_partition_key_values

partition_keys の一意のキー値を返します。

partition_keys がパーティション キーの完全なセットの有効なサブセットであるかどうかを検証し、partition_keys の一意のキー値を返します。partition_keys が None の場合は、既定で、このデータセットのパーティション キーの完全なセットを取得することにより、一意のキーの組み合わせを返します


   # get all partition key value pairs
   partitions = ds.get_partition_key_values()
   # Return [{'country': 'US', 'state': 'WA', 'partition_date': datetime('2020-1-1')}]

   partitions = ds.get_partition_key_values(['country'])
   # Return [{'country': 'US'}]

get_partition_key_values(partition_keys=None)

パラメーター

名前 説明
partition_keys
必須
list[str]

パーティション キー

register

データセットを指定したワークスペースに登録します。

register(workspace, name, description=None, tags=None, create_new_version=False)

パラメーター

名前 説明
workspace
必須
Workspace

データセットを登録するワークスペース。
name
必須
str

登録するデータセットの名前。
description
必須
str

データセットのテキストの説明。 既定値は None です。
tags
必須
dict[str, str]

データセットを提供するキー値タグのディクショナリ。 既定値は None です。
create_new_version
必須
bool

指定した名前の新しいバージョンとしてデータセットを登録するためのブール値。

戻り値

型 説明
Union[TabularDataset, FileDataset]

登録されているデータセット オブジェクト。

remove_tags

このデータセットのタグのディクショナリから、指定したキーを削除します。

remove_tags(tags=None)

パラメーター

名前 説明
tags
必須
list[str]

削除するキーのリスト。

戻り値

型 説明
Union[TabularDataset, FileDataset]

更新されたデータセット オブジェクト。

unregister_all_versions

このデータセットの登録名の下にあるすべてのバージョンを、ワークスペースから登録解除します。

unregister_all_versions()

注釈

この操作では、ソース データは変更されません。

update

データセットのインプレース更新を実行します。

update(description=None, tags=None)

パラメーター

名前 説明
description
必須
str

データセットに使用する新しい説明。 この説明により、既存の説明が置き換えられます。 既定値は既存の説明です。 説明をクリアするには、空の文字列を入力します。
tags
必須
dict[str, str]

データセットを更新するタグのディクショナリ。 これらのタグで、データセットの既存のタグが置き換えられます。 既定値は既存のタグです。 タグをクリアするには、空のディクショナリを入力します。

戻り値

型 説明
Union[TabularDataset, FileDataset]

更新されたデータセット オブジェクト。

属性

data_changed_time

ソース データが変更された日時を返します。

戻り値

型 説明
datetime

ソース データで最新の変更が発生した日時。

注釈

データの変更日時は、ファイル ベースのデータ ソースで使用できます。 変更がいつ発生したのかのチェックがデータ ソースでサポートされていない場合は、None が返されます。

description

登録の説明を返します。

戻り値

型 説明
str

データセットの説明。

id

データセットの識別子を返します。

戻り値

型 説明
str

データセット ID。データセットがどのワークスペースにも保存されていない場合、ID は None になります。

name

登録名を返します。

戻り値

型 説明
str

データセットの名前。

partition_keys

パーティション キーを返します。

戻り値

型 説明
list[str]

パーティション キー

tags

登録タグを返します。

戻り値

型 説明
str

データセット タグ。

version

登録バージョンを返します。

戻り値

型 説明
int

データセットのバージョン。