Input 類別

  • 參考

初始化 Input 物件。

繼承
azure.ai.ml.entities._inputs_outputs.base._InputOutputBase
Input

建構函式

Input(*, type: str, path: str | None = None, mode: str | None = None, optional: bool | None = None, description: str | None = None, **kwargs: Any)

僅限關鍵字的參數

名稱 Description
type
str

資料輸入的類型。 接受的值是 'uri_folder'、'uri_file'、'mltable'、'mlflow_model'、'custom_model'、'integer'、'number'、'string'和 'boolean'。 預設為 'uri_folder'。

預設值: uri_folder
path
Optional[str]

輸入資料的路徑。 路徑可以是本機路徑、遠端資料 URI 或已註冊的 AzureML 資產識別碼。
mode
Optional[str]

資料輸入的存取模式。 接受的值為：

  • 'ro_mount'：將資料掛接至計算目標做為唯讀，
  • 'download'：將資料下載到計算目標，
  • 'direct'：以字串的形式傳入 URI，以在執行時間存取
default
Union[str, int, float, bool]

輸入的「預設值」。 如果已設定預設值，則輸入資料會是選擇性的。
min
Union[int, float]

輸入的最小值。 如果小於最小值的值傳遞至作業，作業執行將會失敗。
max
Union[int, float]

輸入的最大值。 如果大於最大值的值傳遞至作業，作業執行將會失敗。
optional
Optional[bool]

指定輸入是否為選擇性。
description
Optional[str]

輸入的描述
datastore
str

要上傳本機檔案的資料存放區。
intellectual_property
IntellectualProperty

輸入的智慧財產權。
enum
必要

範例

建立具有兩個輸入的 CommandJob。


   from azure.ai.ml import Input, Output
   from azure.ai.ml.entities import CommandJob, CommandJobLimits

   command_job = CommandJob(
       code="./src",
       command="python train.py --ss {search_space.ss}",
       inputs={
           "input1": Input(path="trial.csv", mode="ro_mount", description="trial input data"),
           "input_2": Input(
               path="azureml:list_data_v2_test:2", type="uri_folder", description="registered data asset"
           ),
       },
       outputs={"default": Output(path="./foo")},
       compute="trial",
       environment="AzureML-sklearn-1.0-ubuntu20.04-py38-cpu:33",
       limits=CommandJobLimits(timeout=120),
   )

方法

get
has_key
items
keys
update
values

get 

get(key: Any, default: Any | None = None) -> Any

參數

名稱 Description
key
必要
default
預設值: None

has_key 

has_key(k: Any) -> bool

參數

名稱 Description
k
必要

items 

items() -> list

keys 

keys() -> list

update 

update(*args: Any, **kwargs: Any) -> None

values 

values() -> list