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種類

種類はWorkflowsの型システムです。各接続の背後にある意味論的な意味とデータ表現を示します。

Workflowsでは、一部の値は事前に設定できず、実行中にのみ決定されます。これは、正確な入力値をあらかじめ把握できない関数を書くことに似ています。入力値は、ユーザー入力または他の関数の出力から、実行時にのみ提供されます。

これを管理するために、Workflowsでは セレクタを使用します。これらは参照のように機能し、データを直接保持せずにデータを指し示します。

セレクタ

セレクタは、名前付き入力、たとえば入力画像のようなものを、次のように参照する場合があります。 $inputs.image、あるいは前のステップで生成された予測、たとえば $steps.my_model.predictions.

Workflowsエコシステムでは、ユーザーはデータの用途（例: 「画像」）に注目し、その正確な形式を気にする必要はありません。一方、ワークフローブロックを構築する開発者には、正確なデータ形式が必要です。 Kinds これらは両方のニーズに応えます。ユーザーのデータ処理を簡単にしつつ、開発者が正しいデータ構造を扱えるようにします。

何ですか Kinds?

Kinds は、Workflowsの型システムであり、各 種類 が定義するものは次のとおりです:

  • name - 表現する 意味論的な意味 基礎となるデータの、たとえば image または point;

  • Pythonのデータ表現 - ブロック作成者が、ブロック内でデータを扱う際に想定すべきデータ型と形式。

  • 任意 シリアライズされたデータ表現 - 外部システムがWorkflowsエコシステムと統合する際に使用すべきkindの形式を定義します。必要に応じて、独自のkind用シリアライザとデシリアライザが提供され、シームレスな変換を実現します。

kindを使うと互換性の確保が簡単になります。あるステップが特定の 種類 を出力し、別のステップが同じ 種類を必要とする場合、ワークフローエンジンはそれらが互換であるとみなし、互換性チェックの必要性を減らし、Workflows定義のコンパイル時検証を提供します。

現時点では、 kinds はあまりにも単純で、型の多相をサポートしていません。そのため、開発者はその問題を解決するためにkindのユニオンを使うよう求められます。広範なkindのユニオンを定義するのは問題になる可能性があるため、この問題はおそらくExecution Engineで対処されるでしょう v2.

Roboflowプラグインで宣言されるkind

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