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TrainingOutput クラス

パイプラインで使用するための特定の PipelineSteps の特殊な出力を定義します。

TrainingOutput を使用すると、自動化された機械学習メトリックまたはモデルを、Azure Machine Learning Pipeline の別のステップで使用されるステップ出力として使用できるようになります。 AutoMLStep または HyperDriveStep と同時に使用できます。

TrainingOutput を初期化します。

param model_file: 出力に含める特定のモデル ファイル。 HyperDriveStep の場合のみ。

継承
builtins.object
TrainingOutput

コンストラクター

TrainingOutput(type, iteration=None, metric=None, model_file=None)

パラメーター

名前 説明
type
必須
str

トレーニング出力の種類。 指定できる値は、'Metrics'、'Model' です。

iteration
int

対応するトレーニング モデルのイテレーション番号。 このイテレーション番号は、種類が 'Model' の場合にのみ指定できます。 iteration パラメーターまたは metric パラメーターのいずれかを指定しますが、両方は指定できません。

規定値: None
metric
str

最適なトレーニング モデルを返すために使用するメトリック。 メトリックは、種類が 'Model' の場合にのみ指定できます。 iteration パラメーターまたは metric パラメーターのいずれかを指定しますが、両方は指定できません。

規定値: None
model_file
str

出力に含まれる特定のモデル ファイル。 HyperDriveStep の場合のみ。

規定値: None
type
必須
str

トレーニング出力の種類。 指定できる値は、'Metrics'、'Model' です。

iteration
必須
int

対応するトレーニング モデルのイテレーション番号。 このイテレーション番号は、種類が 'Model' の場合にのみ指定できます。 iteration パラメーターまたは metric パラメーターのいずれかを指定しますが、両方は指定できません。

metric
必須
str

最適なトレーニング モデルを返すために使用するメトリック。 メトリックは、種類が 'Model' の場合にのみ指定できます。 iteration パラメーターまたは metric パラメーターのいずれかを指定しますが、両方は指定できません。

注釈

TrainingOutput は、Pipeline を構築するときに PipelineData と共に使用して、他のステップで AutoMLStep または HyperDriveStep によって生成されたメトリックまたはモデルを使用できるようにします。

次のように AutoMLStep を定義する場合は、TrainingOutput を使用します。


   from azureml.pipeline.core import PipelineData, TrainingOutput

   metrics_data = PipelineData(name='metrics_data', datastore=ds,
                                pipeline_output_name='metrics_output',
                                training_output=TrainingOutput(type='Metrics'))
   model_data = PipelineData(name='model_data', datastore=ds,
                             pipeline_output_name='best_model_output',
                             training_output=TrainingOutput(type='Model'))
   automl_step = AutoMLStep(name='automl_step',
                            automl_config=automl_config,
                            inputs=[input_data],
                            outputs=[metrics_data, model_data])

ノートブック https://aka.ms/pl-automl で TrainingOutput と AutoMlStep のステップを使用する例を参照してください。

属性

iteration

対応するトレーニング モデルのイテレーション番号を取得します。

戻り値

説明
int

トレーニング モデルのイテレーション番号。

metric

最適なトレーニング モデルのメトリックを取得します。

戻り値

説明
str

最適なトレーニング モデルのメトリック名。

model_file

最適なトレーニング モデルの出力に含まれるモデル ファイルを取得します。

戻り値

説明
str

最適なトレーニング モデルの出力に含まれる特定のファイル。

type

トレーニング出力の種類を取得します。

戻り値

説明
str

トレーニング出力の種類。 指定できる値は、'Metrics'、'Model' です。