RScriptStep 类

参考

注意

这是一个试验性的类，随时可能更改。有关详细信息，请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。

创建运行 R 脚本的 Azure ML 管道步骤。

创建运行 R 脚本的 Azure ML Pipeline 步骤。

已弃用。请改用 CommandStep。有关示例，请参阅如何使用 CommandStep 在管道中运行 R 脚本。

继承: azureml.pipeline.core._python_script_step_base._PythonScriptStepBase

RScriptStep

构造函数

RScriptStep(script_name, name=None, arguments=None, compute_target=None, runconfig=None, runconfig_pipeline_params=None, inputs=None, outputs=None, params=None, source_directory=None, use_gpu=False, custom_docker_image=None, cran_packages=None, github_packages=None, custom_url_packages=None, allow_reuse=True, version=None)

参数

名称	说明
script_name 必需	str [必需] R 脚本的名称，相对于 `source_directory`。
name 必需	str 步骤的名称。如果未指定，则使用 `script_name`。
arguments 必需	list R 脚本文件的命令行参数。参数将通过 RunConfiguration 中的 `arguments` 参数传递给计算。有关如何处理特殊符号等参数的更多详细信息，请参阅 RunConfiguration。
compute_target 必需	Union[DsvmCompute, AmlCompute, RemoteCompute, HDInsightCompute, str, tuple] [必需] 要使用的计算目标。如果未指定，将使用 `runconfig` 中的目标。此参数可以指定为计算目标对象或工作区中计算目标的字符串名称。（可选）如果计算目标在管道创建时不可用，可能需要指定一个元组 ('compute target name', 'compute target type') 以避免提取计算目标对象（AmlCompute 类型为“AmlCompute”，RemoteCompute 类型为“VirtualMachine”）。
runconfig 必需	RunConfiguration [必需] 运行配置，该配置封装在试验中提交训练运行所需的信息。这是定义可以在 RSection 中定义的 R 运行配置所必需的。此步骤需要 RSection。
runconfig_pipeline_params 必需	dict[str, PipelineParameter] 在运行时使用键值对重写 runconfig 属性，每个键值对分别具有 runconfig 属性的名称和该属性的 PipelineParameter。支持的值：“NodeCount”、“MpiProcessCountPerNode”、“TensorflowWorkerCount”、“TensorflowParameterServerCount”
inputs 必需	list[Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, PipelineOutputFileDataset, PipelineOutputTabularDataset, DatasetConsumptionConfig]] 输入端口绑定的列表。
outputs 必需	list[Union[PipelineData, OutputDatasetConfig, PipelineOutputAbstractDataset, OutputPortBinding]] 输出端口绑定的列表。
params 必需	dict 使用“AML_PARAMETER_”注册为环境变量的名称/值对的字典。
source_directory 必需	str 包含 R 脚本、conda env 和步骤中使用的其他资源的文件夹。
use_gpu 必需	bool 表示要运行试验的环境是否应支持 GPU。如果为 True，则将在环境中使用基于 GPU 的默认 Docker 映像。如果为 False，则使用基于 CPU 的映像。仅当用户未同时设置 `base_image` 和 `base_dockerfile` 参数时，才会使用默认 docker 映像（CPU 或 GPU）。此设置仅用于启用了 Docker 的计算目标。有关 `base_image` 的更多详细信息，请参阅 https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.environment.dockersection。
custom_docker_image 必需	str 要从中生成用于训练的映像的 Docker 映像的名称。如果未设置，则将使用基于 CPU 的默认映像作为基础映像。该选项已否决，并将在将来的版本中移除。请改用 DockerSection 中的 base_image。
cran_packages 必需	list 要安装的 CRAN 包。该选项已否决，并将在将来的版本中移除。请改用 RSection.cran_packages。
github_packages 必需	list 要安装的 GitHub 包。该选项已否决，并将在将来的版本中移除。请改用 RSection.github_packages。
custom_url_packages 必需	list 从本地、目录或自定义 URL 安装的包。该选项已否决，并将在将来的版本中移除。请改用 RSection.custom_url_packages。
allow_reuse 必需	bool 指示当使用相同的设置重新运行时，该步骤是否应重用以前的结果。默认情况下启用重用。如果步骤内容（脚本/依赖项）以及输入和参数保持不变，则重用此步骤以前运行的输出。重用该步骤时，不是将作业提交到计算，而是使前一运行的结果立即可供后续步骤使用。如果使用 Azure 机器学习数据集作为输入，则重用取决于数据集的定义是否已更改，而不是基础数据是否已更改。
version 必需	str 一个可选的版本标记，用于表示该步骤的功能更改。
script_name 必需	str [必需] R 脚本的名称，相对于 `source_directory`。
name 必需	str 步骤的名称。如果未指定，则使用 `script_name`。
arguments 必需	list R 脚本文件的命令行参数。参数将通过 RunConfiguration 中的 `arguments` 参数传递给计算。有关如何处理特殊符号等参数的更多详细信息，请参阅 RunConfiguration。
compute_target 必需	Union[DsvmCompute, AmlCompute, RemoteCompute, HDInsightCompute, str, tuple] [必需] 要使用的计算目标。如果未指定，将使用中 `runconfig` 的目标。此参数可以指定为计算目标对象或工作区中计算目标的字符串名称。（可选）如果计算目标在管道创建时不可用，可能需要指定一个元组 ('compute target name', 'compute target type') 以避免提取计算目标对象（AmlCompute 类型为“AmlCompute”，RemoteCompute 类型为“VirtualMachine”）。
runconfig 必需	RunConfiguration [必需] 运行配置，该配置封装在试验中提交训练运行所需的信息。这是定义可以在 RSection 中定义的 R 运行配置所必需的。此步骤需要 RSection。
runconfig_pipeline_params 必需	dict[str, PipelineParameter] 在运行时使用键值对重写 runconfig 属性，每个键值对分别具有 runconfig 属性的名称和该属性的 PipelineParameter。支持的值：“NodeCount”、“MpiProcessCountPerNode”、“TensorflowWorkerCount”、“TensorflowParameterServerCount”
inputs 必需	list[Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, PipelineOutputFileDataset, PipelineOutputTabularDataset, DatasetConsumptionConfig]] 输入端口绑定的列表。
outputs 必需	list[Union[PipelineData, PipelineOutputAbstractDataset, OutputPortBinding]] 输出端口绑定的列表。
params 必需	dict 使用“AML_PARAMETER_”注册为环境变量的名称/值对的字典。
source_directory 必需	str 包含 R 脚本、conda env 和步骤中使用的其他资源的文件夹。
use_gpu 必需	bool 表示要运行试验的环境是否应支持 GPU。如果为 True，则将在环境中使用基于 GPU 的默认 Docker 映像。如果为 False，则使用基于 CPU 的映像。仅当用户未同时设置 `base_image` 和 `base_dockerfile` 参数时，才会使用默认 docker 映像（CPU 或 GPU）。此设置仅用于启用了 Docker 的计算目标。有关 `base_image` 的更多详细信息，请参阅 https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.environment.dockersection。
custom_docker_image 必需	str 要从中生成用于训练的映像的 Docker 映像的名称。如果未设置，则将使用基于 CPU 的默认映像作为基础映像。该选项已否决，并将在将来的版本中移除。请改用 DockerSection 中的 base_image。
cran_packages 必需	list 要安装的 CRAN 包。该选项已否决，并将在将来的版本中移除。请改用 RSection.cran_packages。
github_packages 必需	list 要安装的 GitHub 包。该选项已否决，并将在将来的版本中移除。请改用 RSection.github_packages。
custom_url_packages 必需	list 从本地、目录或自定义 URL 安装的包。该选项已否决，并将在将来的版本中移除。请改用 RSection.custom_url_packages。
allow_reuse 必需	bool 指示当使用相同的设置重新运行时，该步骤是否应重用以前的结果。默认情况下启用重用。如果步骤内容（脚本/依赖项）以及输入和参数保持不变，则重用此步骤以前运行的输出。重用该步骤时，不是将作业提交到计算，而是使前一运行的结果立即可供后续步骤使用。如果使用 Azure 机器学习数据集作为输入，则重用取决于数据集的定义是否已更改，而不是基础数据是否已更改。
version 必需	str 一个可选的版本标记，用于表示该步骤的功能更改。

注解

RScriptStep 是一个基本的内置步骤，用于在计算目标上运行 R 脚本。它采用脚本名称和其他可选参数，例如脚本、计算目标、输入和输出的自变量。应该使用 RunConfiguration 来指定 RScriptStep 的要求，例如自定义 docker 映像、所需的 cran/github 包。

使用 RScriptStep 的最佳做法是为脚本和与该步骤关联的任何相关文件使用单独的文件夹，并使用 source_directory 参数指定该文件夹。遵循此最佳做法有两个好处。首先，它有助于减少为该步骤创建的快照的大小，因为只有该步骤需要进行快照操作。其次，如果 source_directory 没有任何更改会触发快照的重新上载，则可以重复使用前一次运行的步骤输出。

以下代码示例演示如何在机器学习训练方案中使用 RScriptStep。


   from azureml.core.runconfig import RunConfiguration
   from azureml.core.environment import Environment, RSection, RCranPackage
   from azureml.pipeline.steps import RScriptStep

   rc = RunConfiguration()
   rc.framework='R'
   rc.environment.r = RSection()                            # R details with required packages
   rc.environment.docker.enabled = True                     # to enable docker image
   rc.environment.docker.base_image = '<custom user image>' # to use custom image

   cran_package1 = RCranPackage()
   cran_package1.name = "ggplot2"
   cran_package1.repository = "www.customurl.com"
   cran_package1.version = "2.1"
   rc.environment.r.cran_packages = [cran_package1]

   trainStep = RScriptStep(script_name="train.R",
                           arguments=["--input", blob_input_data, "--output", output_data1],
                           inputs=[blob_input_data],
                           outputs=[output_data1],
                           compute_target=compute_target,
                           use_gpu=False,
                           runconfig=rc,
                           source_directory=project_folder)

有关创建管道的更多详细信息，请参阅 https://aka.ms/pl-first-pipeline。有关 RSection 的更多详细信息，请参阅 https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.environment.rsection。

方法

create_node

为 RScriptStep 创建节点并将其添加到指定的图形。

已弃用。请改用 CommandStep。有关示例，请参阅如何使用 CommandStep 在管道中运行 R 脚本。

此方法不能直接使用。通过此步骤实例化管道时，Azure 机器学习会自动通过此方法传递所需的参数，以便可以将步骤添加到表示工作流的管道图形中。

create_node

为 RScriptStep 创建节点并将其添加到指定的图形。

已弃用。请改用 CommandStep。有关示例，请参阅如何使用 CommandStep 在管道中运行 R 脚本。

此方法不能直接使用。通过此步骤实例化管道时，Azure 机器学习会自动通过此方法传递所需的参数，以便可以将步骤添加到表示工作流的管道图形中。

create_node(graph, default_datastore, context)

参数

名称	说明
graph 必需	Graph 要添加节点的图形对象。
default_datastore 必需	Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore] 默认数据存储。
context 必需	<xref:azureml.pipeline.core._GraphContext> 图形上下文。

类型	说明
Node	创建的节点。

通过

RScriptStep 类

构造函数

参数

注解

方法

create_node

参数

返回

反馈

其他资源