AutoMLImageConfig Classe
Representa a configuração para submeter uma experimentação de imagem ML automatizada no Azure Machine Learning.
Este objeto de configuração contém e mantém os parâmetros para configurar a execução da experimentação, bem como os dados de preparação a serem utilizados no tempo de execução. Para obter orientações sobre como selecionar as suas definições, consulte: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
Crie um AutoMLImageConfig.
- Herança
-
AutoMLImageConfig
Construtor
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)
Parâmetros
- task
- <xref:ImageTask>
O tipo de tarefa a executar.
- compute_target
- Any
O destino de computação do Azure Machine Learning para executar a experimentação de imagem ML. Apenas são suportados cálculos de GPU remotos com mais de 12 GB de memória GPU. Veja https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-remote para obter mais informações sobre destinos de computação.
- training_data
- <xref:TabularDataset>
Os dados de preparação a utilizar na experimentação.
- hyperparameter_sampling
- <xref:HyperParameterSampling>
Objeto que contém o espaço de hiperparâmetros, o método de amostragem e, em alguns casos, propriedades adicionais para classes de amostragem específicas.
- iterations
- int
O número total de diferentes combinações de modelos e parâmetros a testar durante uma experimentação de imagem ML automatizada. Se não for especificado, a predefinição é 1 iteração.
Representa o número máximo de iterações que seriam executadas em paralelo. O valor predefinido é o mesmo que o número de iterações fornecidas.
A quantidade máxima de tempo em horas que todas as iterações combinadas podem demorar antes de a experimentação terminar. Pode ser um valor decimal como 0,25 que representa 15 minutos. Se não for especificado, o tempo limite da experimentação predefinido é de 6 dias.
- early_termination_policy
- Optional[<xref:EarlyTerminationPolicy>]
Utilização antecipada da política de terminação ao utilizar a otimização de hiperparâmetros com várias iterações. Uma iteração é cancelada quando os critérios de uma política especificada são cumpridos.
- validation_data
- Optional[<xref:TabularDataset>]
Os dados de validação a utilizar na experimentação.
Argumentos a serem transmitidos para as execuções remotas do script. Os argumentos são transmitidos em pares nome-valor e o nome tem de ser prefixado por um travessão duplo.
- task
- <xref:ImageTask>
O tipo de tarefa a executar.
- compute_target
- Any
O destino de computação do Azure Machine Learning para executar a experimentação de imagem ML. Apenas são suportados cálculos de GPU remotos com mais de 12 GB de memória GPU. Veja https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-remote para obter mais informações sobre destinos de computação.
- training_data
- <xref:TabularDataset>
Os dados de preparação a utilizar na experimentação.
- hyperparameter_sampling
- <xref:HyperParameterSampling>
Objeto que contém o espaço de hiperparâmetros, o método de amostragem e, em alguns casos, propriedades adicionais para classes de amostragem específicas.
- iterations
- int
O número total de diferentes combinações de modelos e parâmetros a testar durante uma experimentação de imagem ML automatizada. Se não for especificado, a predefinição é 1 iteração.
Representa o número máximo de iterações que seriam executadas em paralelo. O valor predefinido é o mesmo que o número de iterações fornecidas.
A quantidade máxima de tempo em horas que todas as iterações combinadas podem demorar antes de a experimentação terminar. Pode ser um valor decimal como 0,25 que representa 15 minutos. Se não for especificado, o tempo limite da experimentação predefinido é de 6 dias.
- early_termination_policy
- Optional[<xref:EarlyTerminationPolicy>]
Utilização antecipada da política de terminação ao utilizar a otimização de hiperparâmetros com várias iterações. Uma iteração é cancelada quando os critérios de uma política especificada são cumpridos.
- validation_data
- Optional[<xref:TabularDataset>]
Os dados de validação a utilizar na experimentação.
Comentários
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