AutoMLImageConfig Klasse
Stellt die Konfiguration zum Übermitteln eines Bildexperiments für automatisiertes maschinelles Lernen in Azure Machine Learning dar.
Dieses Configuration-Objekt enthält und speichert die Parameter zum Konfigurieren der Experimentausführung sowie die Trainingsdaten, die zur Laufzeit verwendet werden sollen. Einen Leitfaden zum Auswählen der Einstellungen finden Sie unter https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
Erstellen Sie eine AutoMLImageConfig.
- Vererbung
-
AutoMLImageConfig
Konstruktor
AutoMLImageConfig(task: ImageTask, compute_target: Any, training_data: TabularDataset, hyperparameter_sampling: HyperParameterSampling, iterations: int, max_concurrent_iterations: int | None = None, experiment_timeout_hours: float | int | None = None, early_termination_policy: EarlyTerminationPolicy | None = None, validation_data: TabularDataset | None = None, arguments: List[Any] | None = None, **kwargs: Any)Parameter
- task
- <xref:ImageTask>
Der Typ der auszuführenden Aufgabe.
- compute_target
- Any
Das Azure Machine Learning-Computeziel, auf dem das ML-Bildexperiment ausgeführt werden soll. Es werden nur GPU-Remotecomputeressourcen mit mehr als 12 GB GPU-Arbeitsspeicher unterstützt. Weitere Informationen zu Computezielen finden Sie unter https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-remote.
- training_data
- <xref:TabularDataset>
Die Trainingsdaten, die im Experiment verwendet werden sollen.
- hyperparameter_sampling
- <xref:HyperParameterSampling>
Ein Objekt, das den Hyperparameterbereich, die Samplingmethode und in einigen Fällen zusätzliche Eigenschaften für bestimmte Samplingklassen enthält.
- iterations
- int
Die Gesamtzahl verschiedener Modell- und Parameterkombinationen, die während eines automatisierten ML-Bildexperiments getestet werden sollen. Wenn nicht angegeben, ist der Standardwert 1 Iteration.
Steht für die maximale Anzahl von Iterationen, die parallel ausgeführt werden. Der Standardwert entspricht der Anzahl angegebener Iterationen.
Maximal zulässige Dauer für alle Iterationen (in Stunden). Danach wird das Experiment beendet. Kann ein Dezimalwert wie 0,25 sein, der 15 Minuten darstellt. Wenn keine Angabe erfolgt, beträgt das Standardtimeout für Experimente 6 Tage.
- early_termination_policy
- Optional[<xref:EarlyTerminationPolicy>]
Verwendung von Richtlinien für die vorzeitige Beendigung bei der Hyperparameteroptimierung mit mehreren Iterationen. Eine Iteration wird abgebrochen, wenn die Kriterien einer angegebenen Richtlinie erfüllt sind.
- validation_data
- Optional[<xref:TabularDataset>]
Die Validierungsdaten, die im Experiment verwendet werden sollen.
Argumente, die an das Remoteskript übergeben werden sollen. Argumente werden in Name-Wert-Paaren übergeben, wobei dem Namen ein Doppelstrich vorangestellt werden muss.
- task
- <xref:ImageTask>
Der Typ der auszuführenden Aufgabe.
- compute_target
- Any
Das Azure Machine Learning-Computeziel, auf dem das ML-Bildexperiment ausgeführt werden soll. Es werden nur GPU-Remotecomputeressourcen mit mehr als 12 GB GPU-Arbeitsspeicher unterstützt. Weitere Informationen zu Computezielen finden Sie unter https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-remote.
- training_data
- <xref:TabularDataset>
Die Trainingsdaten, die im Experiment verwendet werden sollen.
- hyperparameter_sampling
- <xref:HyperParameterSampling>
Ein Objekt, das den Hyperparameterbereich, die Samplingmethode und in einigen Fällen zusätzliche Eigenschaften für bestimmte Samplingklassen enthält.
- iterations
- int
Die Gesamtzahl verschiedener Modell- und Parameterkombinationen, die während eines automatisierten ML-Bildexperiments getestet werden sollen. Wenn nicht angegeben, ist der Standardwert 1 Iteration.
Steht für die maximale Anzahl von Iterationen, die parallel ausgeführt werden. Der Standardwert entspricht der Anzahl angegebener Iterationen.
Maximal zulässige Dauer für alle Iterationen (in Stunden). Danach wird das Experiment beendet. Kann ein Dezimalwert wie 0,25 sein, der 15 Minuten darstellt. Wenn keine Angabe erfolgt, beträgt das Standardtimeout für Experimente 6 Tage.
- early_termination_policy
- Optional[<xref:EarlyTerminationPolicy>]
Verwendung von Richtlinien für die vorzeitige Beendigung bei der Hyperparameteroptimierung mit mehreren Iterationen. Eine Iteration wird abgebrochen, wenn die Kriterien einer angegebenen Richtlinie erfüllt sind.
- validation_data
- Optional[<xref:TabularDataset>]
Die Validierungsdaten, die im Experiment verwendet werden sollen.
Feedback
Bald verfügbar: Im Laufe des Jahres 2024 werden wir GitHub-Issues stufenweise als Feedbackmechanismus für Inhalte abbauen und durch ein neues Feedbacksystem ersetzen. Weitere Informationen finden Sie unter https://aka.ms/ContentUserFeedback.
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