매개변수는 현재 플로우 또는 SuperNode로 저장되고 지속되는 사용자 정의 변수입니다. 매개변수는 종종 스크립트에서 스크립트의 동작을 제어하는 데 사용되며 사용자 인터페이스에서도 액세스할 수 있습니다.
CLEM 표현식과 스크립팅에 사용할 매개변수를 정의할 수 있습니다. 플로우 특성에 정의된 매개변수는 플로우의 모든 노드에서 사용할 수 있습니다. 이러한 매개변수의 가용성은 변수가 선언된 스크립트에서만 사용할 수 있는 로컬 스크립트 변수와 구별합니다.
플로우를 저장하면 해당 플로우에 대해 설정된 모든 매개변수도 저장됩니다.
플로우 스크립트 또는 플로우 특성에서 플로우 매개변수를 설정할 수 있습니다. 플로우 특성 설정에 대한 자세한 정보는 플로우의 특성 설정 을 참조하십시오.
CLEM 표현식의 매개변수
매개변수는 $P-pname로 CLEM 표현식에 표시됩니다. 여기서 pname은 매개변수의 이름입니다. CLEM 표현식에서 사용될 때 매개변수는 작은따옴표 안에 배치되어야 합니다 (예: '$P-scale').
스크립트의 매개변수
스크립트에서 값을 하드코딩할 필요가 없도록 매개변수를 사용하여 필드 및 값에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, minvalue 매개변수를 작성한 후 현재 플로우의 다른 오퍼레이션 (예: 이 임계값보다 높거나 낮은 레코드 선택) 에 이 매개변수를 사용할 수 있습니다. 그리고 필요에 따라 임계값의 값을 변경할 수 있습니다.
SuperNodes 의 모수
SuperNode 에 대해 설정된 모수는 해당 SuperNode 또는 중첩 노드에서 CLEM 표현식을 작성할 때 사용할 수 있습니다. SuperNode 에 대한 모수 세트는 SuperNode외부에서 사용할 수 없습니다.
모수를 사용하여 SuperNode내의 노드에 대한 설정을 관리할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 노드를 직접 구성할 필요가 없으므로 시간이 절약됩니다. 예를 들어, 표본 노드에서 사용 가능한 무작위 데이터 표본을 사용하여 특정 시간 동안 SuperNode 내에서 신경망 노드를 훈련하려고 합니다. 매개변수를 사용하여 시간 길이 및 백분율 샘플에 대한 값을 지정할 수 있습니다. 표본 노드에서 표본 설정이 무작위% 이고 신경망 노드에서 중지 규칙 설정이 최대 훈련 시간 사용 이 되도록 노드의 특성을 사용자 정의할 수 있습니다. 그런 다음 Train.time 및 Sample.random 같은 SuperNode, 대한 매개변수를 생성하여 노드 속성에 액세스하고 값을 지정할 수 있습니다. 이러한 모수를 정의하면 SuperNode에서 모수의 값을 설정하여 두 노드에서 이러한 설정의 값을 쉽게 수정할 수 있습니다.