RandomSamplingAlgorithm Klasa

  • Odwołanie

Algorytm losowego próbkowania.

Dziedziczenie
azure.ai.ml.entities._job.sweep.sampling_algorithm.SamplingAlgorithm
RandomSamplingAlgorithm

Konstruktor

RandomSamplingAlgorithm(*, rule: str | None = None, seed: int | None = None, logbase: float | str | None = None)

Parametry Tylko słowo kluczowe

Nazwa Opis
rule

Określony typ algorytmu losowego. Akceptowane wartości to: "random" i "sobol".
seed
int

Inicjator do generowania liczb losowych.
logbase
Union[float, str]

Liczba dodatnia lub liczba "e" w formacie ciągu, która ma być używana jako podstawa do próbkowania losowego opartego na dzienniku.

Przykłady

Przypisywanie algorytmu losowego próbkowania dla zadania SweepJob


   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),
   )