graph モジュール
Azure Machine Learning パイプライン グラフを構築するためのクラスを定義します。
azure ML パイプライン グラフは、Pipeline (および派生クラス)、PipelineStep、およびPipelineData オブジェクトを使用すると、PipelineData オブジェクト用に作成されます。 一般的なユース ケースでは、このモジュールのクラスを直接使用する必要はありません。
パイプライン実行グラフは、データソースやステップなどの基本単位を表すモジュール ノードで構成されます。 ノードには、入力ポートと出力ポート、および関連するパラメーターを指定できます。 エッジは、グラフ内の 2 つのノード ポート間のリレーションシップを定義します。
クラス
| DataSource |
グラフで使用できるデータソース。 DataSource を初期化します。 |
| DataSourceDef |
データソースの定義。 DataSourceDef を初期化します。 |
| DataSourceNode |
グラフ内のデータソースを表します。 データソース ノードを初期化します。 |
| DataType |
データの一部 (入力または出力) のデータ型。 DataType を初期化します。 |
| Edge |
グラフ内の 2 つのノード ポート間のエッジのインスタンス。 Edge を初期化します。 |
| Graph |
パイプライン実行グラフを定義するクラス。 Graph を初期化します。 |
| InputPort |
ノード上の入力ポートのインスタンス。出力ポートに接続できます。 InputPort を初期化します。 |
| InputPortBinding |
ソースからパイプライン ステップの入力へのバインドを定義します。 InputPortBinding は、ステップへの入力として使用できます。 ソースには、 PipelineData、 PortDataReference、 DataReference、 PipelineDataset、または OutputPortBindingを指定できます。 InputPortBinding は、ステップ入力の名前がバインド オブジェクトの名前と異なる必要がある場合 (つまり、入力/出力名が重複しないようにするため、またはステップ スクリプトに特定の名前を入力する必要があるため) を指定する場合に便利です。 また、 PythonScriptStep 入力のbind_modeを指定するために使用することもできます。 InputPortBinding を初期化します。 |
| InputPortDef |
入力ポートの定義。 入力ポートを作成します。 |
| Module |
グラフで使用できる実行可能なモジュール。 このクラスは、直接使用するためのものではありません。 代わりに、この Module クラスを使用してください。 モジュールを初期化します。 |
| ModuleDef |
実行とポートの定義を含むモジュールの定義。 ModuleDef を初期化します。 |
| ModuleNode |
グラフ内のモジュールを表します。 モジュール ノードを初期化します。 |
| Node |
グラフの基本的な単位を表します。たとえば、任意のデータソースまたはステップを表します。 ノードを初期化します。 |
| OutputPort |
入力ポートに接続できるノード上の出力ポートのインスタンス。 OutputPort を初期化します。 |
| OutputPortBinding |
パイプライン ステップの名前付き出力を定義します。 OutputPortBinding を使用して、ステップによって生成されるデータの種類とデータの生成方法を指定できます。 InputPortBindingと共に使用して、ステップ出力が別のステップの必須入力であることを指定できます。 OutputPortBinding を初期化します。 |
| OutputPortDef |
出力ポートの定義。 出力ポートを作成します。 |
| Param |
ノード上のパラメーターのインスタンス。 Param を初期化します。 |
| ParamDef |
実行パラメーターの定義。 ParamDef を初期化します。 |
| PipelineDataset |
データセットとパイプラインのアダプターとして機能します。 注 このクラスは非推奨です。 パイプラインでデータセットを使用する方法については、「 https://aka.ms/pipeline-with-dataset 」を参照してください。 これは内部クラスです。 このクラスを直接作成するのではなく、Dataset クラスまたは OutputDatasetConfig クラスで as_* インスタンス メソッドを呼び出す必要があります。 データセットとパイプラインのアダプターとして機能します。 これは内部クラスです。 このクラスを直接作成するのではなく、Dataset クラスまたは OutputDatasetConfig クラスで as_* インスタンス メソッドを呼び出す必要があります。 |
| PipelineParameter |
パイプラインの実行でパラメーターを定義します。 PipelineParameters を使用して、さまざまなパラメーター値を使用して後で再送信できる汎用性の高いパイプラインを構築します。 パイプライン パラメーターを初期化します。 |
| PortDataReference |
完了した StepRun の出力に関連付けられたデータをモデル化します。 PortDataReference オブジェクトを使用して、 StepRunによって生成された出力データをダウンロードできます。 また、将来のパイプラインでステップ入力として使用することもできます。 PortDataReference を初期化します。 |
| PublishedPipeline |
パイプラインを構築した Python コードなしで送信されるパイプラインを表します。 さらに、PublishedPipeline を使用して、異なるPipeline値と入力を持つPipelineParameterを再送信できます。 PublishedPipeline を初期化します。 :p aram エンドポイント: このパイプラインのパイプライン実行を送信する REST エンドポイント URL。 :type endpoint: str :p aram total_run_steps: このパイプラインのステップの数:type total_run_steps: int :p aram workspace: 発行されたパイプラインのワークスペース。 :type workspace: azureml.core.Workspace :p aram continue_on_step_failure: PipelineRun で他のステップの実行を続行するかどうか ステップが失敗した場合、既定値は false です。 |
| StoredProcedureParameter |
SQL データベース参照で使用する SQL ストアド プロシージャ パラメーターを表します。 StoredProcedureParameter を初期化します。 defaults to azureml.pipeline.core.graph.StoredProcedureParameterType.String :type type: azureml.pipeline.core.graph.StoredProcedureParameterType |
| TrainingOutput |
パイプラインで使用する特定の PipelineSteps の特殊な出力を定義します。 TrainingOutput を使用すると、自動化された機械学習メトリックまたはモデルを、Azure Machine Learning パイプラインの別のステップで使用するステップ出力として使用できるようになります。 AutoMLStepまたはHyperDriveStepで使用できます。 TrainingOutput を初期化します。 param model_file: 出力に含める特定のモデル ファイル。 HyperDriveStepのみ。 |
列挙型
| StoredProcedureParameterType |
SQL データベース参照で使用する SQL ストアド プロシージャ パラメーターの型を定義します。 |