MedianStoppingPolicy Klasse
Definiert eine Richtlinie zum vorzeitigen Beenden auf Der Grundlage eines laufenden Durchschnitts der primären Metrik aller Ausführungen.
- Vererbung
-
azure.ai.ml.entities._job.sweep.early_termination_policy.EarlyTerminationPolicyMedianStoppingPolicy
Konstruktor
MedianStoppingPolicy(*, delay_evaluation: int = 0, evaluation_interval: int = 1)
Nur Schlüsselwortparameter
Name | Beschreibung |
---|---|
delay_evaluation
|
Anzahl der Intervalle, um die erste Auswertung zu verzögern. Der Standardwert ist 0. |
evaluation_interval
|
Intervall (Anzahl der Ausführungen) zwischen Richtlinienauswertungen. Der Standardwert lautet 1. Standardwert: 1
|
Beispiele
Konfigurieren einer Vorzeitigen Beendigungsrichtlinie für einen Hyperparameter-Sweepauftrag mithilfe von MedianStoppingPolicy
from azure.ai.ml import command
job = command(
inputs=dict(kernel="linear", penalty=1.0),
compute=cpu_cluster,
environment=f"{job_env.name}:{job_env.version}",
code="./scripts",
command="python scripts/train.py --kernel $kernel --penalty $penalty",
experiment_name="sklearn-iris-flowers",
)
# we can reuse an existing Command Job as a function that we can apply inputs to for the sweep configurations
from azure.ai.ml.sweep import MedianStoppingPolicy, Uniform
job_for_sweep = job(
kernel=Uniform(min_value=0.0005, max_value=0.005),
penalty=Uniform(min_value=0.9, max_value=0.99),
)
sweep_job = job_for_sweep.sweep(
sampling_algorithm="random",
primary_metric="best_val_acc",
goal="Maximize",
max_total_trials=8,
max_concurrent_trials=4,
early_termination_policy=MedianStoppingPolicy(delay_evaluation=5, evaluation_interval=2),
)
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