graph Модуль

Определяет классы для конструирования графов конвейеров Машинного обучения Azure.

Графы конвейеров Azure ML создаются для объектов Pipeline при использовании объектов PipelineStep (и производных классов), PipelineData и PipelineData. При обычных вариантах использования вам не потребуется напрямую использовать классы в этом модуле.

Граф выполнения конвейера состоит из узлов модуля, представляющих базовые единицы, такие как источник данных или этап. Узлы могут иметь порты ввода и порты вывода, а также связанные параметры. Границы определяют отношения между двумя портами узла в графе.

Классы

DataSource	Источник данных, который можно использовать в графе. Инициализация DataSource.
DataSourceDef	Определение источника данных. Инициализация DataSourceDef.
DataSourceNode	Представляет источник данных в графе. Инициализация узла источника данных.
DataType	Тип данных для фрагмента данных (входные или выходные данные). Инициализация DataType.
Edge	Экземпляр перехода между двумя портами узла в графе. Инициализация Edge.
Graph	Класс для определения графа выполнения конвейера. Инициализация Графа.
InputPort	Экземпляр порта ввода на узле, который может быть подключен к порту вывода. Инициализация InputPort.
InputPortBinding	Определяет привязку от источника к входным данным этапа конвейера. InputPortBinding можно использовать в качестве входных данных для этапа. Источником может быть PipelineData, PortDataReference, DataReference, PipelineDataset или OutputPortBinding. Класс InputPortBinding позволяет указать имя входных данных этапа, если оно должно отличаться от имени объекта привязки (во избежание дублирования имен входных и выходных данных или если скрипту этапа нужно, чтобы входные данные имели определенное имя). Его также можно использовать для указания bind_mode для входных данных PythonScriptStep. Инициализируйте InputPortBinding.
InputPortDef	Определение порта ввода. Создайте порт ввода.
Module	Готовый к запуску модуль, который можно использовать в графе. Этот класс не предназначен для использования напрямую. Используйте вместо этого класс Module. Инициализация модуля.
ModuleDef	Определение модуля, включая определения выполнения и порта. Инициализация ModuleDef.
ModuleNode	Представляет модуль в графе. Инициализация узла модуля.
Node	Представляет базовую единицу в графе. Это может быть, например, любой источник данных или этап. Инициализация узла.
OutputPort	Экземпляр порта вывода на узле, который может быть подключен к порту ввода. Инициализация OutputPort.
OutputPortBinding	Определяет именованные выходные данные этапа конвейера. Класс OutputPortBinding позволяет задать тип данных, которые будут создаваться на этапе, и способ их создания. Его можно использовать с InputPortBinding, чтобы указать, что выходные данные этапа являются обязательными входными данными для другого этапа. Инициализация OutputPortBinding.
OutputPortDef	Определение порта вывода. Создайте порт вывода.
Param	Экземпляр параметра на узле. Инициализация param.
ParamDef	Определение параметра выполнения. Инициализация ParamDef.
PipelineDataset	Выступает в качестве адаптера для набора данных и конвейера. Примечание Этот класс устарел. Информацию об использовании набора данных с конвейером см в статье https://aka.ms/pipeline-with-dataset. Это внутренний класс. Этот класс не следует создавать напрямую. Лучше вызывать методы экземпляра as_* классов DataSet или OutputDatasetConfig. Выступать в качестве адаптера для набора данных и конвейера. Это внутренний класс. Этот класс не следует создавать напрямую. Лучше вызывать методы экземпляра as_* классов Dataset или OutputDatasetConfig.
PipelineParameter	Определяет параметр в выполнении конвейера. Объекты PipelineParameter позволяют создавать универсальные конвейеры, которые можно повторно отправить позже, используя различные значения параметров. Инициализация параметров конвейера.
PortDataReference	Моделирует данные, связанные с выходными данными завершенного StepRun. Объект PortDataReference можно использовать для загрузки выходных данных, созданных с помощью StepRun. Его также можно использовать в качестве входных данных этапа в будущем конвейере. Инициализация PortDataReference.
PublishedPipeline	Представляет конвейер, который должен быть отправлен без кода Python, который его сконструировал. Кроме того, PublishedPipeline можно использовать для повторной отправки Pipeline с другими значениями PipelineParameter и входными данными. Инициализация PublishedPipeline. :p конечная точкаaram— URL-адрес конечной точки REST для выполнения конвейера отправки для этого конвейера. :type endpoint: str :p aram total_run_steps: количество шагов в этом конвейере :type total_run_steps: int :p aram workspace: рабочая область опубликованного конвейера. :type workspace: azureml.core.Workspace :p aram continue_on_step_failure: следует ли продолжить выполнение других шагов в PipelineRun Если шаг завершается сбоем, по умолчанию используется значение false.
StoredProcedureParameter	Представляет параметр хранимой процедуры SQL для использования со ссылками на базу данных SQL. Инициализируйте StoredProcedureParameter. по умолчанию — azureml.pipeline.core.graph.StoredProcedureParameterType.String :type: azureml.pipeline.core.graph.StoredProcedureParameterType
TrainingOutput	Определяет специализированные выходные данные определенных классов PipelineStep для использования в конвейере. TrainingOutput позволяет предоставить автоматическую метрику или модель машинного обучения в качестве выходных данных на этапе, которые будут использоваться другим этапом в конвейере Машинного обучения Azure. Можно использовать с AutoMLStep или HyperDriveStep. Инициализация TrainingOutput. param model_file: конкретный файл модели, который будет включен в выходные данные. Только для HyperDriveStep.

Перечисления

StoredProcedureParameterType

Определяет типы параметров хранимой процедуры SQL для использования со ссылками на базу данных SQL.