Delen via


ReinforcementLearningRun Klas

Een uitvoeringsklasse voor het verwerken en bewaken van versterkingsleeruitvoeringen die zijn gekoppeld aan een experiment en een afzonderlijke uitvoerings-id.

Class ReinforcementLearningRun constructor.

Overname
ReinforcementLearningRun

Constructor

ReinforcementLearningRun(experiment, run_id, directory=None, _run_config=None, **kwargs)

Parameters

experiment
Experiment
Vereist

Het experimentobject.

run_id
str
Vereist

De uitvoerings-id.

directory
str
standaardwaarde: None

De bronmap.

_run_config
ReinforcementLearningConfiguration
standaardwaarde: None

De versterkingsleerconfiguratie.

kwargs
dict
Vereist

Opmerkingen

De Azure Machine Learning SDK biedt u een reeks onderling verbonden klassen, die zijn ontworpen om u te helpen machine learning-modellen te trainen en te vergelijken die zijn gerelateerd aan het gedeelde probleem dat ze oplossen.

Een Experiment fungeert als een logische container voor deze trainingsuitvoeringen. Een ReinforcementLearningConfiguration -object wordt gebruikt om de informatie te codificeren die nodig is voor het indienen van een trainingsuitvoering in een reinforcement learning-experiment. Deze kunnen vervolgens worden verzonden via het experiment. Raadpleeg de documentatie in ReinforcementLearningConfiguration voor een voorbeeld van dit proces.

Zodra de ReinforcementLearningConfiguration is verzonden, wordt een ReinforcementLearningRun-object geretourneerd.

Een ReinforcementLearningRun-object geeft u programmatische toegang tot informatie over de bijbehorende Reinforcement Learning-uitvoering. Enkele voorbeelden zijn het ophalen van de logboeken die overeenkomen met een uitvoering, het annuleren of voltooien van een uitvoering als deze nog wordt uitgevoerd, het opschonen van de artefacten van een voltooide uitvoering en het wachten op voltooiing van een uitvoering die momenteel wordt uitgevoerd.

Methoden

complete

De lopende uitvoering voltooien

complete

De lopende uitvoering voltooien

complete()

Opmerkingen

Een voorbeeld om de uitvoering te voltooien is als volgt:


   run = experiment.submit(config=ReinforcementLearningRunConfig)
   run.complete()

Kenmerken

RUN_TYPE

RUN_TYPE = 'reinforcementlearning'