RandomSamplingAlgorithm クラス
ランダム サンプリング アルゴリズム。
- 継承
-
azure.ai.ml.entities._job.sweep.sampling_algorithm.SamplingAlgorithmRandomSamplingAlgorithm
コンストラクター
RandomSamplingAlgorithm(*, rule: str | None = None, seed: int | None = None, logbase: float | str | None = None)
キーワードのみのパラメーター
名前 | 説明 |
---|---|
rule
|
ランダム アルゴリズムの特定の種類。 指定できる値は、"random" と "sobol" です。 |
seed
|
乱数生成のシード。 |
logbase
|
ログ ベースのランダム サンプリングのベースとして使用される、正の数値または文字列形式の数値 "e"。 |
例
SweepJob のランダム サンプリング アルゴリズムの割り当て
from azure.ai.ml.entities import CommandJob
from azure.ai.ml.sweep import RandomSamplingAlgorithm, SweepJob, SweepJobLimits
command_job = CommandJob(
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",
)
sweep = SweepJob(
sampling_algorithm=RandomSamplingAlgorithm(seed=999, rule="sobol", logbase="e"),
trial=command_job,
search_space={"ss": Choice(type="choice", values=[{"space1": True}, {"space2": True}])},
inputs={"input1": {"file": "top_level.csv", "mode": "ro_mount"}},
compute="top_level",
limits=SweepJobLimits(trial_timeout=600),
)
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