run Модуль
Содержит функциональные возможности для управления метриками и артефактами экспериментов в Машинном обучении Azure.
Классы
InputDatasets |
Определяет контейнер для хранения материализованных наборов данных в запуске. Инициализируйте объект InputDatasets. |
LinkOutput |
Определяет контейнер для хранения выходного пути при выполнении. ... примечания. Объект LinkOutput — это OutputData, который будет связан с набором данных в плоскости данных.. Инициализируйте объект LinkOutput. |
OutputDatasets |
Определяет контейнер для хранения выходного пути при выполнении. Инициализируйте объект OutputDatasets. |
Run |
Определяет базовый класс для всех выполнений экспериментов Машинного обучения Azure. Запуск представляет собой одну попытку выполнения эксперимента. Запуски используются для наблюдения за асинхронной реализацией попытки, записи метрик журнала и хранения выходных данных попытки, а также для анализа результатов и доступа к артефактам, формируемым в ходе попытки. Объекты запуска создаются при отправке скрипта для обучения модели во множестве различных сценариев Машинного обучения Azure, в том числе при запусках HyperDrive, конвейера и AutoML. Объект запуска также создается при использовании submit или start_logging с классом Experiment. Сведения о том, как приступить к работе с экспериментами и запусками, приведены в следующих статьях: Инициализируйте объект Run. |
Функции
get_run
Возвращает запуск для этого эксперимента с идентификатором запуска.
get_run(experiment, run_id, rehydrate=True, clean_up=True)
Параметры
- rehydrate
- <xref:boolean>
Указывает, возвращен ли исходный объект запуска или базовый объект запуска. При значении True, эта функция возвращает исходный тип объекта запуска. Например, при запуске AutoML возвращается объект AutoMLRun, а при запуске HyperDrive возвращается объект HyperDriveRun.
При значении False, функция возвращает объект Run.
- clean_up
- bool
Если значение равно true, вызовите _register_kill_handler из run_base
Возвращаемое значение
Отправленный запуск.
Возвращаемый тип
Обратная связь
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Ожидается в ближайшее время: в течение 2024 года мы постепенно откажемся от GitHub Issues как механизма обратной связи для контента и заменим его новой системой обратной связи. Дополнительные сведения см. в разделеОтправить и просмотреть отзыв по