AutoMLImageConfig Clase
Representa la configuración para enviar un experimento de imagen de ML automatizado en Azure Machine Learning.
Este objeto de configuración contiene y conserva los parámetros para configurar la ejecución del experimento, así como los datos de entrenamiento que se usarán en tiempo de ejecución. Para obtener instrucciones sobre cómo seleccionar la configuración, consulte https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
Cree una instancia de AutoMLImageConfig.
- Herencia
-
AutoMLImageConfig
Constructor
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)
Parámetros
- task
- <xref:ImageTask>
Tipo de tarea que se va a ejecutar.
- compute_target
- Any
Destino de proceso de Azure Machine Learning en el que se ejecutará el experimento de imagen de ML. Solo se admiten procesos de GPU remotos con más de 12 GB de memoria GPU. Consulte https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-remote para más información sobre los destinos de proceso.
- training_data
- <xref:TabularDataset>
Datos de entrenamiento que se usarán dentro del experimento.
- hyperparameter_sampling
- <xref:HyperParameterSampling>
Objeto que contiene el espacio de hiperparámetros, el método de muestreo y, en algunos casos, propiedades adicionales para clases de muestreo específicas.
- iterations
- int
Número total de combinaciones de parámetros y modelos diferentes que se probarán durante un experimento de imagen de ML automatizado. Si no se especifica, el valor predeterminado de iteraciones es 1.
representa el número máximo de iteraciones que se ejecutarán en paralelo. El valor predeterminado es el mismo que el número de iteraciones proporcionadas.
Cantidad máxima de tiempo en horas que pueden tardar todas las iteraciones combinadas antes de que finalice el experimento. Puede ser un valor decimal, como 0,25, que representa 15 minutos. Si no se especifica, el tiempo de espera predeterminado del experimento es de 6 días.
- early_termination_policy
- Optional[<xref:EarlyTerminationPolicy>]
La directiva de terminación temprana se usa al utilizar el ajuste de hiperparámetros con varias iteraciones. Una iteración se cancela cuando se cumplen los criterios de una directiva especificada.
- validation_data
- Optional[<xref:TabularDataset>]
Datos de validación que se usarán dentro del experimento.
Los argumentos que se pasarán al script remoto se ejecutarán. Los argumentos se pasan en pares nombre-valor y el nombre debe ir precedido por un guion doble.
- task
- <xref:ImageTask>
Tipo de tarea que se va a ejecutar.
- compute_target
- Any
Destino de proceso de Azure Machine Learning en el que se ejecutará el experimento de imagen de ML. Solo se admiten procesos de GPU remotos con más de 12 GB de memoria GPU. Consulte https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-remote para más información sobre los destinos de proceso.
- training_data
- <xref:TabularDataset>
Datos de entrenamiento que se usarán dentro del experimento.
- hyperparameter_sampling
- <xref:HyperParameterSampling>
Objeto que contiene el espacio de hiperparámetros, el método de muestreo y, en algunos casos, propiedades adicionales para clases de muestreo específicas.
- iterations
- int
Número total de combinaciones de parámetros y modelos diferentes que se probarán durante un experimento de imagen de ML automatizado. Si no se especifica, el valor predeterminado de iteraciones es 1.
representa el número máximo de iteraciones que se ejecutarán en paralelo. El valor predeterminado es el mismo que el número de iteraciones proporcionadas.
Cantidad máxima de tiempo en horas que pueden tardar todas las iteraciones combinadas antes de que finalice el experimento. Puede ser un valor decimal, como 0,25, que representa 15 minutos. Si no se especifica, el tiempo de espera predeterminado del experimento es de 6 días.
- early_termination_policy
- Optional[<xref:EarlyTerminationPolicy>]
La directiva de terminación temprana se usa al utilizar el ajuste de hiperparámetros con varias iteraciones. Una iteración se cancela cuando se cumplen los criterios de una directiva especificada.
- validation_data
- Optional[<xref:TabularDataset>]
Datos de validación que se usarán dentro del experimento.
Comentarios
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