TrainingOutput クラス

リファレンス

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

型	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

型	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

型	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

型	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。

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