TensorBoardJobService Klasse
TensorBoard-Auftragsdienstkonfiguration.
- Vererbung
-
azure.ai.ml.entities._job.job_service.JobServiceBaseTensorBoardJobService
Konstruktor
TensorBoardJobService(*, endpoint: str | None = None, nodes: Literal['all'] | None = None, status: str | None = None, port: int | None = None, log_dir: str | None = None, properties: Dict[str, str] | None = None, **kwargs: Any)
Nur Schlüsselwortparameter
Name | Beschreibung |
---|---|
endpoint
|
Die Endpunkt-URL. |
port
|
Der Port für den Endpunkt. |
nodes
|
Gibt an, ob der Dienst auf allen Knoten ausgeführt werden muss. |
properties
|
Zusätzliche Eigenschaften, die für den Endpunkt festgelegt werden sollen. |
status
|
Die status des Endpunkts. |
log_dir
|
Der Verzeichnispfad für die Protokolldatei. |
kwargs
|
Ein Wörterbuch mit zusätzlichen Konfigurationsparametern. |
Beispiele
Konfigurieren der TensorBoardJobService-Konfiguration für einen Befehlsauftrag
from azure.ai.ml import command
from azure.ai.ml.entities import JupyterLabJobService, SshJobService, TensorBoardJobService, VsCodeJobService
node = command(
name="interactive-command-job",
description="description",
environment="AzureML-sklearn-1.0-ubuntu20.04-py38-cpu:33",
command="ls",
compute="testCompute",
services={
"my_ssh": SshJobService(),
"my_tensorboard": TensorBoardJobService(log_dir="~/blog"),
"my_jupyter_lab": JupyterLabJobService(),
"my_vscode": VsCodeJobService(),
},
)
Variablen
Name | Beschreibung |
---|---|
type
|
Gibt den Typ des Auftragsdiensts an. Legen Sie für diese Klasse automatisch auf "tensor_board" fest. |
Methoden
get | |
has_key | |
items | |
keys | |
update | |
values |
get
get(key: Any, default: Any | None = None) -> Any
Parameter
Name | Beschreibung |
---|---|
key
Erforderlich
|
|
default
|
Standardwert: None
|
has_key
has_key(k: Any) -> bool
Parameter
Name | Beschreibung |
---|---|
k
Erforderlich
|
|
items
items() -> list
keys
keys() -> list
update
update(*args: Any, **kwargs: Any) -> None
values
values() -> list
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Feedback
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