TrainingOutput Classe

  • Référence

Définit une sortie spécialisée de certaines étapes de pipeline à utiliser dans un pipeline.

TrainingOutput permet la mise à disposition d’une métrique ou d’un modèle de Machine Learning automatisé comme sortie d’étape à consommer dans un pipeline Azure Machine Learning. Ne peut pas être utilisé avec AutoMLStep ou HyperDriveStep.

Initialiser TrainingOutput.

param model_file : fichier de modèle spécifique à inclure dans la sortie. Pour HyperDriveStep uniquement.

Héritage
builtins.object
TrainingOutput

Constructeur

TrainingOutput(type, iteration=None, metric=None, model_file=None)

Paramètres

type
str
Obligatoire

Type de sortie de formation. Les valeurs possibles sont les suivantes : « Metrics », « Model ».

iteration
int
valeur par défaut: None

Numéro d’itération du modèle de formation correspondant. Ce numéro d’itération ne peut être fourni qu’avec le type « Model ». Fournit le paramètre iteration ou metric, mais pas les deux.

metric
str
valeur par défaut: None

Métrique à utiliser pour renvoyer le meilleur modèle de formation. La métrique ne peut être fournie qu’avec le type « Model ». Fournit le paramètre iteration ou metric, mais pas les deux.

model_file
str
valeur par défaut: None

Fichier de modèle spécifique à inclure dans la sortie. Pour HyperDriveStep uniquement.

type
str
Obligatoire

Type de sortie de formation. Les valeurs possibles sont les suivantes : « Metrics », « Model ».

iteration
int
Obligatoire

Numéro d’itération du modèle de formation correspondant. Ce numéro d’itération ne peut être fourni qu’avec le type « Model ». Fournit le paramètre iteration ou metric, mais pas les deux.

metric
str
Obligatoire

Métrique à utiliser pour renvoyer le meilleur modèle de formation. La métrique ne peut être fournie qu’avec le type « Model ». Fournit le paramètre iteration ou metric, mais pas les deux.

Remarques

TrainingOutput est utilisé avec PipelineData lors de la construction d’un Pipeline pour permettre à d’autres étapes de consommer les métriques ou modèles générés par une étape AutoMLStep ou HyperDriveStep.

Utilisez TrainingOutput lors de la définition d’une étape AutoMLStep comme suit :


   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])

Consultez un exemple d’utilisation de TrainingOutput et d’une étape AutoMlStep dans le notebook https://aka.ms/pl-automl.

Attributs

iteration

Obtient le numéro d’itération du modèle de formation correspondant.

Retours

Numéro d’itération du modèle de formation.

Type de retour

int

metric

Obtient la métrique du meilleur modèle de formation.

Retours

Nom de la métrique du meilleur modèle de formation.

Type de retour

str

model_file

Obtient un modèle à inclure dans la sortie du meilleur modèle de formation.

Retours

Fichier particulier à inclure dans la sortie du meilleur modèle de formation.

Type de retour

str

type

Obtient le type de sortie de formation.

Retours

Type de sortie de formation. Les valeurs possibles sont les suivantes : « Metrics », « Model ».

Type de retour

str