Experiment Sınıf
Azure Machine Learning'de denemeler oluşturmak ve bunlarla çalışmak için ana giriş noktasını temsil eder.
Deneme, birden çok model çalıştırmalarını temsil eden bir deneme kapsayıcısıdır.
Deneme oluşturucu.
- Devralma
-
azureml._logging.chained_identity.ChainedIdentityExperimentazureml.core._portal.HasExperimentPortalExperiment
Oluşturucu
Experiment(workspace, name, _skip_name_validation=False, _id=None, _archived_time=None, _create_in_cloud=True, _experiment_dto=None, **kwargs)Parametreler
- _skip_name_validation
- _id
- _archived_time
- _create_in_cloud
- _experiment_dto
Açıklamalar
Azure Machine Learning denemesi, kullanıcının hipotezini doğrulamak için kullanılan denemelerin koleksiyonunu temsil eder.
Azure Machine Learning'de bir deneme sınıfı, Experiment deneme ise sınıfı tarafından Run temsil edilir.
Bir çalışma alanından deneme almak veya oluşturmak için deneme adını kullanarak denemeyi isteyebilirsiniz. Deneme adı 3-36 karakter uzunluğunda olmalı, bir harf veya sayı ile başlamalıdır ve yalnızca harf, sayı, alt çizgi ve tire içerebilir.
experiment = Experiment(workspace, "MyExperiment")
Deneme çalışma alanında bulunmazsa yeni bir deneme oluşturulur.
Denemeyi yürütmenin iki yolu vardır. Bir Jupyter Notebook etkileşimli olarak denemeler yapıyorsanız, start_logging kaynak koddan veya başka bir yapılandırılmış deneme türünden deneme gönderiyorsanız komutunu kullanınsubmit
Her iki mekanizma da bir Run nesne oluşturur. Etkileşimli senaryolarda, deneme kaydına ölçümler ve ölçümler eklemek için gibi log günlüğe kaydetme yöntemlerini kullanın. Yapılandırılmış senaryolarda, çalıştırma hakkındaki bilgileri almak için gibi get_status durum yöntemlerini kullanın.
Her iki durumda da, deneme ölçümlerinin ve ölçümlerin geçerli değerlerini (varsa) almak gibi get_metrics sorgu yöntemlerini kullanabilirsiniz.
Yöntemler
| archive |
Bir denemeyi arşivleme. |
| delete |
Çalışma alanında bir denemeyi silin. |
| from_directory |
(Kullanım dışı) Belirtilen yoldan bir deneme yükleyin. |
| get_docs_url |
Bu sınıfın belgelerinin URL'si. |
| get_runs |
Bu deneme için ters kronolojik sırada çalıştırmaların oluşturucusunu döndür. |
| list |
Çalışma alanında deneme listesini döndürür. |
| reactivate |
Arşivlenmiş bir denemeyi yeniden etkinleştirir. |
| refresh |
Buluttan denemenin en son sürümünü döndürür. |
| remove_tags |
Denemeden belirtilen etiketleri silin. |
| set_tags |
Denemede bir etiket kümesi ekleyin veya değiştirin. Sözlükte geçirilmeyen etiketlere dokunulmaz. |
| start_logging |
Etkileşimli bir günlük oturumu başlatın ve belirtilen denemede etkileşimli bir çalıştırma oluşturun. |
| submit |
Bir deneme gönderin ve etkin olarak oluşturulan çalıştırmayı döndürin. |
| tag |
Denemeyi bir dize anahtarı ve isteğe bağlı dize değeriyle etiketleyin. |
archive
Bir denemeyi arşivleme.
archive()Açıklamalar
Arşivlemeden sonra deneme varsayılan olarak listelenmez. Arşivlenmiş bir denemeye yazma girişimi, aynı ada sahip yeni bir etkin deneme oluşturur. Aynı ada sahip başka bir etkin deneme olmadığı sürece arşivlenmiş bir deneme çağrılarak reactivate geri yüklenebilir.
delete
Çalışma alanında bir denemeyi silin.
static delete(workspace, experiment_id)Parametreler
- experiment_id
Silinecek denemenin deneme kimliği.
from_directory
(Kullanım dışı) Belirtilen yoldan bir deneme yükleyin.
static from_directory(path, auth=None)Parametreler
Kimlik doğrulama nesnesi. Hiçbiri ise, varsayılan Azure CLI kimlik bilgileri kullanılır veya API kimlik bilgilerini ister.
Döndürülenler
Denemeyi döndürür
Dönüş türü
get_docs_url
get_runs
Bu deneme için ters kronolojik sırada çalıştırmaların oluşturucusunu döndür.
get_runs(type=None, tags=None, properties=None, include_children=False)Parametreler
- type
- string
Döndürülen çalıştırma oluşturucuyu sağlanan türe göre filtreleyin. Çalıştırma türleri oluşturmak için bkz add_type_provider .
Filtre "özellik" veya {"özellik": "value"} tarafından çalıştırılır
- include_children
- bool
Varsayılan olarak, yalnızca en üst düzey çalıştırmaları getirin. Tüm çalıştırmaları listelemek için true olarak ayarlayın.
Döndürülenler
Sağlanan filtrelerle eşleşen çalıştırmaların listesi.
Dönüş türü
list
Çalışma alanında deneme listesini döndürür.
static list(workspace, experiment_name=None, view_type='ActiveOnly', tags=None)Parametreler
- view_type
- ViewType
Arşivlenmiş denemeleri filtrelemek veya dahil etmek için isteğe bağlı sabit listesi değeri.
- tags
Denemeleri filtrelemek için isteğe bağlı etiket anahtarı veya etiket anahtarı-değer çiftlerinin sözlüğü.
Döndürülenler
Deneme nesnelerinin listesi.
Dönüş türü
reactivate
Arşivlenmiş bir denemeyi yeniden etkinleştirir.
reactivate(new_name=None)Parametreler
Açıklamalar
Arşivlenmiş bir deneme yalnızca aynı ada sahip başka bir etkin deneme yoksa yeniden etkinleştirilebilir.
refresh
Buluttan denemenin en son sürümünü döndürür.
refresh()remove_tags
Denemeden belirtilen etiketleri silin.
remove_tags(tags)Parametreler
set_tags
Denemede bir etiket kümesi ekleyin veya değiştirin. Sözlükte geçirilmeyen etiketlere dokunulmaz.
set_tags(tags)Parametreler
start_logging
Etkileşimli bir günlük oturumu başlatın ve belirtilen denemede etkileşimli bir çalıştırma oluşturun.
start_logging(*args, **kwargs)Parametreler
- outputs
- str
İsteğe bağlı çıkışlar dizini izlenir. Çıkış olmaması için False değerini geçirin.
- snapshot_directory
- str
Anlık görüntüsünü almak için isteğe bağlı dizin. Hiçbiri ayarı anlık görüntü almaz.
- args
- list
- kwargs
- dict
Döndürülenler
Başlatılan çalıştırmayı döndürme.
Dönüş türü
Açıklamalar
start_logging , Jupyter Notebooks gibi senaryolarda kullanılmak üzere etkileşimli bir çalıştırma oluşturur. Oturum sırasında günlüğe kaydedilen tüm ölçümler denemedeki çalıştırma kaydına eklenir. Bir çıkış dizini belirtilirse, bu dizinin içeriği çalıştırma tamamlandıktan sonra çalıştırma yapıtları olarak karşıya yüklenir.
experiment = Experiment(workspace, "My Experiment")
run = experiment.start_logging(outputs=None, snapshot_directory=".", display_name="My Run")
...
run.log_metric("Accuracy", accuracy)
run.complete()
Not
run_id her çalıştırma için otomatik olarak oluşturulur ve deneme içinde benzersizdir.
submit
Bir deneme gönderin ve etkin olarak oluşturulan çalıştırmayı döndürin.
submit(config, tags=None, **kwargs)Parametreler
Döndürülenler
Bir koşu.
Dönüş türü
Açıklamalar
Gönderme, yerel veya uzak donanımda deneme sürümü yürütmek için Azure Machine Learning platformuna yapılan zaman uyumsuz bir çağrıdır. Yapılandırmaya bağlı olarak, gönderme işlemi yürütme ortamlarınızı otomatik olarak hazırlar, kodunuzu yürütür ve kaynak kodunuzu ve sonuçları denemenin çalıştırma geçmişine yakalar.
Deneme göndermek için öncelikle denemenin nasıl çalıştırılacak olduğunu açıklayan bir yapılandırma nesnesi oluşturmanız gerekir. Yapılandırma, gereken deneme türüne bağlıdır.
Yerel makinenizden deneme gönderme örneği aşağıdaki gibidir:
from azureml.core import ScriptRunConfig
# run a trial from the train.py code in your current directory
config = ScriptRunConfig(source_directory='.', script='train.py',
run_config=RunConfiguration())
run = experiment.submit(config)
# get the url to view the progress of the experiment and then wait
# until the trial is complete
print(run.get_portal_url())
run.wait_for_completion()
Çalıştırma yapılandırma hakkında ayrıntılı bilgi için yapılandırma türü ayrıntılarına bakın.
azureml.train.automl.automlconfig.AutoMLConfig
azureml.pipeline.core.Pipeline
azureml.pipeline.core.PublishedPipeline
azureml.pipeline.core.PipelineEndpoint
Not
Eğitim çalıştırmasını gönderdiğinizde, eğitim betiklerinizi içeren dizinin anlık görüntüsü oluşturulur ve işlem hedefine gönderilir. Ayrıca çalışma alanınızda denemenin bir parçası olarak depolanır. Dosyaları değiştirir ve çalıştırmayı yeniden gönderirseniz, yalnızca değiştirilen dosyalar karşıya yüklenir.
Dosyaların anlık görüntüye eklenmesini önlemek için dizinde bir .gitignore veya .amlignore dosyası oluşturun ve dosyaları bu dosyaya ekleyin. .amlignore dosyası,.gitignore dosyasıyla aynı söz dizimini ve desenleri kullanır. Her iki dosya da varsa , .amlignore dosyası önceliklidir.
Daha fazla bilgi için bkz . Anlık görüntüler.
tag
Denemeyi bir dize anahtarı ve isteğe bağlı dize değeriyle etiketleyin.
tag(key, value=None)Parametreler
Açıklamalar
Bir denemedeki etiketler, dize anahtarları ve dize değerleriyle bir sözlükte depolanır. Etiketler ayarlanabilir, güncelleştirilebilir ve silinebilir. Etiketler kullanıcıya yöneliktir ve genellikle denemenin tüketicileri için anlamlı bilgiler içerir.
experiment.tag('')
experiment.tag('DeploymentCandidate')
experiment.tag('modifiedBy', 'Master CI')
experiment.tag('modifiedBy', 'release pipeline') # Careful, tags are mutable
Öznitelikler
archived_time
Deneme için arşivlenmiş zamanı döndürür. Etkin bir deneme için değer Yok olmalıdır.
Döndürülenler
Denemenin arşivlenen zamanı.
Dönüş türü
id
name
tags
Denemede değiştirilebilir etiket kümesini döndürün.
Döndürülenler
Denemedeki etiketler.
Dönüş türü
workspace
Denemeyi içeren çalışma alanını döndürür.
Döndürülenler
Çalışma alanı nesnesini döndürür.
Dönüş türü
workspace_object
Geri Bildirim
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin