RunDetails Třída

  • Reference

Představuje widget poznámkového bloku Jupyter, který slouží k zobrazení průběhu trénování modelu.

Widget je asynchronní a poskytuje aktualizace až do dokončení trénování.

Inicializace widgetu s poskytnutou instancí spuštění.

Dědičnost
builtins.object
RunDetails

Konstruktor

RunDetails(run_instance)

Parametry

run_instance
Run
Vyžadováno

Spusťte instanci, pro kterou se widget vykreslí.

run_instance
Run
Vyžadováno

Spusťte instanci, pro kterou se widget vykreslí.

Poznámky

Widget azure ML Jupyter Notebook zobrazuje průběh trénování modelu, včetně vlastností, protokolů a metrik. Vybraný typ widgetu je odvozen implicitně z objektu run_instance. Nemusíte ho nastavovat explicitně. K zahájení vykreslování widgetu show použijte metodu . Pokud widget není nainstalovaný, zobrazí se místo toho odkaz pro zobrazení obsahu na nové stránce prohlížeče. Po spuštění experimentu můžete také vidět průběh trénování modelu v Azure Portal pomocí get_portal_url() metody Run třídy .

Následující příklad ukazuje, jak vytvořit widget a spustit ho:


   from azureml.widgets import RunDetails

   RunDetails(remote_run).show()

Úplná ukázka je k dispozici na https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/automated-machine-learning/classification-credit-card-fraud/auto-ml-classification-credit-card-fraud.ipynb

Podporují se následující typy spuštění:

  • StepRun: Zobrazuje vlastnosti spuštění, výstupní protokoly a metriky.

  • HyperDriveRun: Zobrazuje vlastnosti nadřazeného spuštění, protokoly, podřízená spuštění, graf primární metriky a paralelní souřadnicový graf hyperparametrů.

  • AutoMLRun: Zobrazuje podřízená spuštění a graf primární metriky s možností výběru jednotlivých metrik.

  • PipelineRun: Zobrazuje spuštěné a neběžené uzly kanálu spolu s grafickou reprezentací uzlů a hran.

  • ReinforcementLearningRun: Zobrazuje stav spuštění v reálném čase. Azure Machine Learning Reinforcement Learning je v současné době funkce Preview. Další informace najdete v tématu Zpětnovazební učení pomocí Azure Marchine Learning.

Balíček azureml-widgets se nainstaluje při instalaci sady Azure Machine Learning SDK. V závislosti na prostředí však může být potřeba provést další instalaci.

  • Poznámkové bloky Jupyter: Místní i cloudové poznámkové bloky jsou plně podporované s interaktivitou, automatickými asynchronními aktualizacemi a neblokujícími spouštěním buněk.

  • JupyterLab: Možná bude potřeba provést další instalaci.

    1. Ověřte, že je balíček azure-widgets nainstalovaný, a pokud ne, nainstalujte ho.

      
   sudo -i pip install azureml-widgets

    2. Nainstalujte rozšíření JupyterLab.

      
   sudo -i jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager

    3. Po instalaci restartujte jádro ve všech aktuálně spuštěných poznámkových blocích.

      
   jupyter labextension list

  • Databricks: Částečná podpora widgetů Juypter Notebook. Když widget použijete, zobrazí se odkaz pro zobrazení obsahu na nové stránce prohlížeče. show Použijte parametr s parametrem nastaveným render_lib na displayHTML.

Metody

get_widget_data

Načíst a transformovat data z historie spuštění, která se mají vykreslit pomocí widgetu. Používá se také pro účely ladění.
show

Vykreslit widget a spustit vlákno pro aktualizaci widgetu.

get_widget_data

Načíst a transformovat data z historie spuštění, která se mají vykreslit pomocí widgetu. Používá se také pro účely ladění.

get_widget_data(widget_settings=None)

Parametry

widget_settings
dict
výchozí hodnota: None

Nastavení, která se mají použít pro widget. Podporované nastavení: debug (logická hodnota).

Návraty

Slovník obsahující data, která má widget vykreslit.

Návratový typ

dict

show

Vykreslit widget a spustit vlákno pro aktualizaci widgetu.

show(render_lib=None, widget_settings=None)

Parametry

render_lib
<xref:func>
výchozí hodnota: None

Knihovna, která se má použít pro vykreslování. Povinné pouze pro Databricks s hodnotou displayHTML.

widget_settings
dict
výchozí hodnota: None

Nastavení, která se mají použít pro widget. Podporované nastavení: debug (logická hodnota).