OutputPortBinding 类

参考

定义管道步骤的命名输出。

OutputPortBinding 可用于指定将由某个步骤生成的数据类型以及数据的生成方式。它可以与 InputPortBinding 一起使用，指定步骤输出是另一个步骤的必需输入。

初始化 OutputPortBinding。

继承: builtins.object

OutputPortBinding

构造函数

OutputPortBinding(name, datastore=None, output_name=None, bind_mode='mount', path_on_compute=None, is_directory=None, overwrite=None, data_type=None, pipeline_output_name=None, training_output=None, dataset_registration=None, dataset_output=None)

参数

名称	说明
name 必需	str OutputPortBinding 对象的名称，只能包含字母、数字和下划线。
datastore	Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore] PipelineData 将驻留的数据存储。默认值: None
output_name	str 输出的名称（如果使用 None 名称）。只能包含字母、数字和下划线。默认值: None
bind_mode	str 指定生成步骤将使用“upload”、“mount”或“hdfs”方法来访问数据。默认值: mount
path_on_compute	str 对于“upload”模式，模块将输出写入到的路径。默认值: None
is_directory	bool 输出是目录还是单个文件。默认值: None
overwrite	bool 对于“upload”模式，是否覆盖现有数据。默认值: None
data_type	str 可选。数据类型可用于指定输出的预期类型，并详细说明使用步骤使用数据的方式。可以是任何用户定义的字符串。默认值: None
pipeline_output_name	str 如果提供，将使用 PipelineRun.get_pipeline_output() 提供此输出。管道输出名称在管道中必须是唯一的。默认值: None
training_output	TrainingOutput 定义训练结果的输出。只有特定的训练需要此值，这会导致不同种类的输出，例如指标和模型。例如，AutoMLStep 将生成指标和模型。还可以定义用于获取最佳模型的特定训练迭代或指标。对于 HyperDriveStep，你还可以定义要包括在输出中的特定模型文件。默认值: None
dataset_registration	DatasetRegistration 可选。这是一个内部参数。请改用 PipelineData.as_dataset。默认值: None
dataset_output	OutputDatasetConfig 可选。这是一个内部参数。请改用 OutputFileDatasetConfig。默认值: None
name 必需	str OutputPortBinding 对象的名称，只能包含字母、数字和下划线。
datastore 必需	Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore] PipelineData 将驻留的数据存储。
output_name 必需	str 输出的名称（如果使用 None 名称）。只能包含字母、数字和下划线。
bind_mode 必需	str 指定生成步骤将使用“upload”、“mount”或“hdfs”方法来访问数据。
path_on_compute 必需	str 对于“upload”模式，模块将输出写入到的路径。
is_directory 必需	bool 如果输出是目录，则为
overwrite 必需	bool 对于“upload”模式，是否覆盖现有数据。
data_type 必需	str 可选。数据类型可用于指定输出的预期类型，并详细说明使用步骤使用数据的方式。可以是任何用户定义的字符串。
pipeline_output_name 必需	str 如果提供，将使用 PipelineRun.get_pipeline_output() 提供此输出。管道输出名称在管道中必须是唯一的。
training_output 必需	TrainingOutput 定义训练结果的输出。只有特定的训练需要此值，这会导致不同种类的输出，例如指标和模型。例如，AutoMLStep 将生成指标和模型。还可以定义用于获取最佳模型的特定训练迭代或指标。对于 HyperDriveStep，你还可以定义要包括在输出中的特定模型文件。
dataset_registration 必需	DatasetRegistration 可选。这是一个内部参数。请改用 PipelineData.as_dataset。
dataset_output 必需	OutputDatasetConfig 可选。这是一个内部参数。请改用 OutputFileDatasetConfig。

注解

在生成管道时，可以按类似于 PipelineData 的方式来使用 OutputPortBinding，指定步骤输入和输出。不同之处在于，OutputPortBinding 需要与 InputPortBinding 一起使用，才能用作另一个步骤的输入。

使用 OutputPortBinding 构造管道的示例如下所示：


   from azureml.pipeline.core import OutputPortBinding, InputPortBinding, Pipeline
   from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

   step_1_output = OutputPortBinding("output", datastore=datastore)

   step_1 = PythonScriptStep(
       name='process data',
       script_name="process_data.py",
       compute_target=compute,
       arguments=["--output", step_1_output],
       outputs=[step_1_output]
   )

   step_2_input = InputPortBinding("input", bind_object=step_1_output)

   step_2 = PythonScriptStep(
       name='train',
       script_name="train.py",
       compute_target=compute,
       arguments=["--input", step_2_input],
       inputs=[step_2_input]
   )

   pipeline = Pipeline(workspace=workspace, steps=[step_1, step_2])

这将创建具有两个步骤的管道。首先将执行进程步骤，然后在该步骤完成后，将执行训练步骤。 Azure ML 将向训练步骤提供由 OutputPortBinding 对象描述的进程步骤产生的输出。

属性

bind_mode

获取生成步骤将用于创建数据的模式（“upload”、“mount”或“hdfs”）。

类型	说明
str	绑定模式。

data_type

获取将生成的数据类型。

类型	说明
str	数据类型名称。

dataset_registration

获取数据集注册信息。

类型	说明
DatasetRegistration	数据集注册信息。

datastore

PipelineData 将驻留的数据存储。

类型	说明
Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore]	数据存储对象。

is_directory

输出是否是目录。

类型	说明
bool	is_directory

name

OutputPortBinding 对象的名称。

类型	说明
str	名称。

overwrite

对于“upload”模式，指示是否覆盖现有数据。

类型	说明
bool	_overwrite

path_on_compute

对于“upload”模式，模块将输出写入到的路径。

类型	说明
str	path_on_compute

pipeline_output_name

获取与此 OutputPortBinding 对应的管道输出的名称。

类型	说明
str	管道输出名称。

training_output

获取训练输出。

类型	说明
TrainingOutput	训练输出

通过