ReinforcementLearningConfiguration Classe

Rappresenta la configurazione per le esecuzioni di apprendimento per rinforzo destinate alle destinazioni di calcolo di Azure Machine Learning.

L'oggetto ReinforcementLearningConfiguration incapsula le informazioni necessarie per inviare un'esecuzione di apprendimento per rinforzo in un esperimento. Include informazioni su head, ruoli di lavoro e destinazioni di calcolo in cui eseguire l'esperimento.

Costruttore

ReinforcementLearningConfiguration(head_configuration, worker_configuration, max_run_duration_seconds=None, cluster_coordination_timeout_seconds=None, source_directory=None, _path=None, _name=None, framework=None)

Parametri

Nome	Descrizione
head_configuration Necessario	Configurazione per head.
worker_configuration Necessario	WorkerConfiguration Configurazione per i ruoli di lavoro.
max_run_duration_seconds Necessario	int Tempo massimo consentito per l'esecuzione in secondi. Azure ML tenterà di annullare automaticamente il processo se richiede più tempo di questo valore.
cluster_coordination_timeout_seconds Necessario	int Tempo massimo in secondi che il processo può richiedere per l'avvio dopo che ha superato lo stato in coda.
source_directory Necessario	str Directory contenente codice o configurazione per l'esecuzione head.
framework Necessario	RLFramework Framework di orchestrazione da usare nell'esperimento. Il valore predefinito è Ray versione 0.8.0

Metodi

load

Caricare un file di configurazione dell'esecuzione dell'apprendimento per rinforzo salvato in precedenza da un file su disco. Se path punta a un file, l'oggetto ReinforcementLearningConfiguration viene caricato da tale file. Se path punta a una directory, che deve essere una directory di progetto, l'oggetto ReinforcementLearningConfiguration viene caricato da <path>/.azureml/<name> o <path>/aml_config/<name>.

save

Salvare l'elemento ReinforcementLearningConfiguration in un file su disco. Un UserErrorException viene generato quando: L'elemento ReinforcementLearningConfiguration non può essere salvato con il nome specificato. Non è stato specificato alcun name parametro. Nessun path parametro non valido. Se path è del formato <dir_path>/<file_name> in cui <dir_path> è una directory valida, l'elemento ReinforcementLearningConfiguration viene salvato in <dir_path>/<file_name>. Se path punta a una directory, che deve essere una directory del progetto, l'oggetto ReinforcementLearningConfiguration viene salvato in <path>/.azureml/<name> o <path>/aml_config/<name>. Questo metodo è utile quando si modifica la configurazione manualmente o quando si condivide la configurazione con l'interfaccia della riga di comando.

load

Caricare un file di configurazione dell'esecuzione dell'apprendimento per rinforzo salvato in precedenza da un file su disco.

Se path punta a un file, l'oggetto ReinforcementLearningConfiguration viene caricato da tale file.

Se path punta a una directory, che deve essere una directory di progetto, l'oggetto ReinforcementLearningConfiguration viene caricato da <path>/.azureml/<name> o <path>/aml_config/<name>.

static load(path=None, name=None)

Parametri

Nome	Descrizione
path	str Directory radice selezionata dall'utente per le configurazioni di esecuzione. In genere si tratta del repository Git o della directory radice del progetto Python. Per la compatibilità con le versioni precedenti, la configurazione verrà caricata anche da .azureml o aml_config sottodirectory. Se il file non si trova in tali directory, il file viene caricato dal percorso specificato. Il percorso predefinito è la directory di lavoro corrente, se non specificato. Valore predefinito: None
name	str Nome del file di configurazione. Valore predefinito: None

Restituisce

Tipo	Descrizione
ReinforcementLearningConfiguration	Oggetto di configurazione dell'esecuzione dell'apprendimento per rinforzo.

save

Salvare l'elemento ReinforcementLearningConfiguration in un file su disco.

Un UserErrorException viene generato quando:

• L'elemento ReinforcementLearningConfiguration non può essere salvato con il nome specificato.

• Non è stato specificato alcun name parametro.

• Nessun path parametro non valido.

Se path è del formato <dir_path>/<file_name> in cui <dir_path> è una directory valida, l'elemento ReinforcementLearningConfiguration viene salvato in <dir_path>/<file_name>.

Se path punta a una directory, che deve essere una directory del progetto, l'oggetto ReinforcementLearningConfiguration viene salvato in <path>/.azureml/<name> o <path>/aml_config/<name>.

Questo metodo è utile quando si modifica la configurazione manualmente o quando si condivide la configurazione con l'interfaccia della riga di comando.

save(path=None, name=None, separate_environment_yaml=False)

Parametri

Nome	Descrizione
separate_environment_yaml	bool Indica se salvare la configurazione dell'ambiente Conda. Se True, la configurazione dell'ambiente Conda viene salvata in un file YAML denominato '<type>_environment.yml'. Valore predefinito: False
path	str Directory radice selezionata dall'utente per le configurazioni di esecuzione. In genere si tratta del repository Git o della directory radice del progetto Python. La configurazione viene salvata in una sottodirectory denominata .azureml. Valore predefinito: None
name	str [Obbligatorio] Nome del file di configurazione. Valore predefinito: None

Restituisce

Tipo	Descrizione
None