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TrainingOutput 类

  • 参考

定义某些 PipelineSteps 的专用输出，以在管道中使用。

TrainingOutput 使自动化机器学习指标或模型作为步骤输出可用，供 Azure 机器学习管道中的另一个步骤使用。 可与 AutoMLStep 或 HyperDriveStep 一起使用。

继承
builtins.object
TrainingOutput

构造函数

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

参数

type
str
必需

训练输出的类型。 可能的值包括：“Metrics”“Model”。

iteration
int
默认值: None

对应训练模型的迭代次数。 此迭代次数只能与类型“Model”一起提供。 提供 iteration 参数或 metric 参数，但不能同时提供这两个参数。

metric
str
默认值: None

用于返回最佳训练模型的指标。 只能将此指标与类型“Model”一起提供。 提供 iteration 参数或 metric 参数，但不能同时提供这两个参数。

model_file
str
默认值: None

要包含在输出中的特定模型文件。 仅适用于 HyperDriveStep。

注解

构造 Pipeline 时，TrainingOutput 与 PipelineData 一起使用，以使其他步骤能够使用 AutoMLStep 或 HyperDriveStep 生成的指标或模型。

定义 AutoMLStep 时，请使用 TrainingOutput，如下所示：


   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])

请参阅使用 TrainingOutput 和笔记本 https://aka.ms/pl-automl 中的 AutoMlStep 步骤的示例。

属性

iteration

获取对应训练模型的迭代次数。

返回

训练模型的迭代次数。

返回类型

int

metric

获取最佳训练模型的指标。

返回

最佳训练模型的指标名称。

返回类型

str

model_file

获取要包含在输出中的模型文件，以获得最佳训练模型。

返回

要包含在最佳训练模型的输出中的特定文件。

返回类型

str

type

获取训练输出的类型。

返回

训练输出的类型。 可能的值包括：“Metrics”“Model”。

返回类型

str