TrainingOutput 클래스

참조

파이프라인에서 사용할 특정 PipelineSteps의 특수 출력을 정의합니다.

TrainingOutput을 사용하면 자동화된 Machine Learning 메트릭 또는 모델을 Azure Machine Learning 파이프라인의 다른 단계에서 사용할 단계 출력으로 사용할 수 있게 됩니다. AutoMLStep 또는 HyperDriveStep와 함께 사용할 수 있습니다.

TrainingOutput을 초기화합니다.

param model_file: 출력에 포함할 특정 모델 파일입니다. HyperDriveStep에만 해당합니다.

상속: builtins.object

TrainingOutput

생성자

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

매개 변수

Name	Description
type 필수	str 학습 출력의 형식입니다. 가능한 값은 'Metrics', 'Model'입니다.
iteration	int 해당 학습 모델의 반복 번호입니다. 이 반복 번호는 '모델' 형식으로만 제공할 수 있습니다. `iteration` 매개 변수 또는 `metric` 매개 변수 중 하나를 제공합니다. 둘 다 제공하면 안 됩니다. Default value: None
metric	str 최상의 학습 모델을 반환하는 데 사용할 메트릭입니다. 메트릭은 '모델' 형식으로만 제공할 수 있습니다. `iteration` 매개 변수 또는 `metric` 매개 변수 중 하나를 제공합니다. 둘 다 제공하면 안 됩니다. Default value: None
model_file	str 출력에 포함될 특정 모델 파일입니다. HyperDriveStep에만 해당합니다. Default value: None
type 필수	str 학습 출력의 형식입니다. 가능한 값은 'Metrics', 'Model'입니다.
iteration 필수	int 해당 학습 모델의 반복 번호입니다. 이 반복 번호는 '모델' 형식으로만 제공할 수 있습니다. `iteration` 매개 변수 또는 `metric` 매개 변수 중 하나를 제공합니다. 둘 다 제공하면 안 됩니다.
metric 필수	str 최상의 학습 모델을 반환하는 데 사용할 메트릭입니다. 메트릭은 '모델' 형식으로만 제공할 수 있습니다. `iteration` 매개 변수 또는 `metric` 매개 변수 중 하나를 제공합니다. 둘 다 제공하면 안 됩니다.

설명

TrainingOutput은 AutoMLStep 또는 HyperDriveStep에서 생성한 메트릭 또는 모델을 다른 단계에서 사용할 수 있도록 Pipeline을 생성할 때 PipelineData와 함께 사용됩니다.

다음과 같이 AutoMLStep을 정의할 때 TrainingOutput을 사용합니다.


   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])

Notebook https://aka.ms/pl-automl에서 TrainingOutput 및 AutoMlStep 단계를 사용하는 예제를 참조하세요.

특성

iteration

해당 학습 모델의 반복 번호를 가져옵니다.

반환

형식	Description
int	학습 모델의 반복 번호입니다.

metric

최상의 학습 모델에 대한 메트릭을 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	최상의 학습 모델에 대한 메트릭 이름입니다.

model_file

최상의 학습 모델에 대한 출력에 포함될 모델 파일을 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	최상의 학습 모델의 출력에 포함될 특정 파일입니다.

type

학습 출력의 형식을 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	학습 출력의 형식입니다. 가능한 값은 'Metrics', 'Model'입니다.

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