OutputPortDef クラス
出力ポートの定義。
出力ポートを作成します。
- 継承
-
builtins.objectOutputPortDef
コンストラクター
OutputPortDef(name, default_datastore_name=None, default_datastore_mode=None, default_path_on_compute=None, is_directory=False, data_type=None, default_overwrite=None, training_output=None, label=None)
パラメーター
- training_output
- TrainingOutput
トレーニング結果の出力を定義します。 これは、メトリックやモデルなどの異なる種類の出力を生成する、特定のトレーニングに対してのみ必要です。 たとえば、AutoMLStep はメトリックとモデルを生成します。 また、最適なモデルを取得するために使用される、特定のトレーニング イテレーションまたはメトリックを定義することもできます。 HyperDriveStep では、出力に含める特定のモデル ファイルを定義することもできます。
- training_output
- TrainingOutput
トレーニング結果の出力を定義します。 これは、メトリックやモデルなどの異なる種類の出力を生成する、特定のトレーニングに対してのみ必要です。 たとえば、AutoMLStep はメトリックとモデルを生成します。 また、最適なモデルを取得するために使用される、特定のトレーニング イテレーションまたはメトリックを定義することもできます。 HyperDriveStep では、出力に含める特定のモデル ファイルを定義することもできます。
- label
出力ポートのオプションのラベルであり、ポートの簡単な説明として機能します。
属性
data_type
default_datastore_mode
"mount" または "upload"(アップロードされたローカル ファイル) のいずれかの出力を生成するための既定のモードを取得します。
戻り値
既定のデータストア モード。
の戻り値の型 :
default_datastore_name
default_overwrite
default_path_on_compute
is_directory
出力がファイルのディレクトリであるかどうかを示すブール値を返します。
戻り値
OutputPortDef の is_directory
プロパティ。
出力がファイルのディレクトリの場合は True。それ以外の場合、単一のファイルの場合は False。
の戻り値の型 :
label
name
training_output
フィードバック
https://aka.ms/ContentUserFeedback」を参照してください。
以下は間もなく提供いたします。2024 年を通じて、コンテンツのフィードバック メカニズムとして GitHub の issue を段階的に廃止し、新しいフィードバック システムに置き換えます。 詳細については、「フィードバックの送信と表示