ModuleDef 類別
模組的定義,包括執行和埠定義。
初始化 ModuleDef。
- 繼承
-
builtins.objectModuleDef
建構函式
ModuleDef(name, description=None, input_port_defs=None, output_port_defs=None, param_defs=None, module_execution_type=None, create_sequencing_ports=True, allow_reuse=True, version=None, module_type=None, step_type=None, arguments=None, runconfig=None, cloud_settings=None)
參數
名稱 | Description |
---|---|
name
必要
|
模組的名稱。 |
description
|
模組的描述。 預設值: None
|
input_port_defs
|
模組輸入埠定義的清單。 預設值: None
|
output_port_defs
|
模組輸出埠定義的清單。 預設值: None
|
param_defs
|
參數定義的清單。 預設值: None
|
module_execution_type
|
模組執行類型。 預設值: None
|
create_sequencing_ports
|
指定是否要建立排序埠。 預設值: True
|
allow_reuse
|
指定是否允許重複使用。 預設值為 True。 預設值: True
|
version
|
模組版本。 預設值: None
|
module_type
|
模組類型。 支援兩個值:「None」 和 「BatchInferencing」。 預設值: None
|
step_type
|
與此課程模組相關聯的步驟類型,例如 「PythonScriptStep」、「HyperDriveStep」 等。 預設值: None
|
arguments
|
呼叫此模組時要使用的批註引數清單 預設值: None
|
runconfig
|
將用於python_script_step的 Runconfig 預設值: None
|
cloud_settings
|
<xref:azureml.pipeline.core._restclients.aeva.models.CloudSettings>
將用於雲端的設定 預設值: None
|
name
必要
|
模組的名稱。 |
description
必要
|
模組的描述。 |
input_port_defs
必要
|
模組輸入埠定義的清單。 |
output_port_defs
必要
|
模組輸出埠定義的清單。 |
param_defs
必要
|
參數定義的清單。 |
module_execution_type
必要
|
模組執行類型。 |
create_sequencing_ports
必要
|
指定是否要建立排序埠。 |
allow_reuse
必要
|
指定是否允許重複使用。 |
version
必要
|
模組版本。 |
module_type
必要
|
模組類型。 支援兩個值:「None」 和 「BatchInferencing」。 |
step_type
必要
|
與此課程模組相關聯的步驟類型,例如 「PythonScriptStep」、「HyperDriveStep」 等。 |
arguments
必要
|
呼叫此模組時要使用的批註引數清單 |
runconfig
必要
|
將用於python_script_step的 Runconfig |
cloud_settings
必要
|
<xref:azureml.pipeline.core._restclients.aeva.models.CloudSettings>
將用於雲端的設定 |
方法
add_fake_sequencing_input_port |
新增用於排序的假輸入埠。 |
calculate_hash |
計算模組雜湊。 |
add_fake_sequencing_input_port
calculate_hash
屬性
allow_reuse
cloud_settings
取得cloud_settings。
:return cloud_settings。 :rtype: str
description
input_port_defs
module_execution_type
module_type
name
output_port_defs
param_defs
runconfig
取得 runconfig。
:return Runconfig。 :rtype: str
step_type
fake_input_prefix
fake_input_prefix = '_run_after_input_'
fake_output_name
fake_output_name = '_run_after_output'