Chainer Sınıf

Başvuru

Chainer denemelerinde eğitim için bir tahmin aracını temsil eder.

KALDIRIL -MIŞ. ScriptRunConfig Nesnesini kendi tanımlı ortamınızla veya Azure ML Chainer seçilmiş ortamlarından biriyle kullanın. ScriptRunConfig ile deneme çalıştırmalarını yapılandırmaya giriş için bkz. Eğitim çalıştırmalarını yapılandırma ve gönderme.

Desteklenen sürümler: 5.1.0, 7.0.0

Bir Chainer tahmin aracı başlatın.

Devralma: azureml.train.estimator._framework_base_estimator._FrameworkBaseEstimator

Chainer

Oluşturucu

Chainer(source_directory, *, compute_target=None, vm_size=None, vm_priority=None, entry_script=None, script_params=None, node_count=1, process_count_per_node=1, distributed_backend=None, distributed_training=None, use_gpu=False, use_docker=True, custom_docker_base_image=None, custom_docker_image=None, image_registry_details=None, user_managed=False, conda_packages=None, pip_packages=None, conda_dependencies_file_path=None, pip_requirements_file_path=None, conda_dependencies_file=None, pip_requirements_file=None, environment_variables=None, environment_definition=None, inputs=None, source_directory_data_store=None, shm_size=None, resume_from=None, max_run_duration_seconds=None, framework_version=None, _enable_optimized_mode=False, _disable_validation=True, _show_lint_warnings=False, _show_package_warnings=False)

Parametreler

Name	Description
source_directory Gerekli	str Deneme yapılandırma dosyalarını içeren yerel dizin.
compute_target Gerekli	AbstractComputeTarget veya str Eğitimin gerçekleşeceği işlem hedefi. Bu bir nesne veya "local" dizesi olabilir.
vm_size Gerekli	str Eğitim için oluşturulacak işlem hedefinin VM boyutu. Desteklenen değerler: Herhangi bir Azure VM boyutu.
vm_priority Gerekli	str Eğitim için oluşturulacak işlem hedefinin VM önceliği. Belirtilmezse , 'dedicated' kullanılır. Desteklenen değerler: 'dedicated' ve 'lowpriority'. Bu yalnızca `vm_size param` girişte belirtildiğinde geçerlilik kazanır.
entry_script Gerekli	str Eğitim betiğini içeren dosyanın göreli yolu.
script_params Gerekli	dict içinde belirtilen `entry_script`eğitim betiğine geçirilebilir komut satırı bağımsız değişkenlerinin sözlüğü.
node_count Gerekli	int Eğitim için kullanılan işlem hedefindeki düğüm sayısı. 1'den büyükse, bir MPI dağıtılmış işi çalıştırılır. AmlCompute Dağıtılmış işler için yalnızca hedef desteklenir.
process_count_per_node Gerekli	int Düğüm başına işlem sayısı. 1'den büyükse, bir MPI dağıtılmış işi çalıştırılır. AmlCompute Dağıtılmış işler için yalnızca hedef desteklenir.
distributed_backend Gerekli	str Dağıtılmış eğitim için iletişim arka ucu. KALDIRIL -MIŞ. parametresini `distributed_training` kullanın. Desteklenen değerler: 'mpi'. 'mpi': MPI/Horovod Bu parametre veya `process_count_per_node`> 1 olduğunda `node_count` gereklidir. == 1 ve `process_count_per_node` == 1 olduğunda `node_count` , arka uç açıkça ayarlanmadığı sürece arka uç kullanılmaz. AmlCompute Dağıtılmış eğitim için yalnızca hedef desteklenir.
distributed_training Gerekli	Mpi Dağıtılmış eğitim işini çalıştırmaya yönelik parametreler. MPI arka ucuyla dağıtılmış bir işi çalıştırmak için nesnesini kullanarak Mpi belirtin `process_count_per_node`.
use_gpu Gerekli	bool Denemeyi çalıştıracak ortamın GPU'ları destekleyip desteklemeymeyeceğini belirtir. Doğruysa, ortamda GPU tabanlı varsayılan Docker görüntüsü kullanılır. False ise CPU tabanlı bir görüntü kullanılır. Varsayılan docker görüntüleri (CPU veya GPU) yalnızca parametre ayarlanmadıysa `custom_docker_image` kullanılır. Bu ayar yalnızca Docker özellikli işlem hedeflerinde kullanılır.
use_docker Gerekli	bool Denemeyi çalıştıracak ortamın Docker tabanlı olup olmayacağını belirtir.
custom_docker_base_image Gerekli	str Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı. KALDIRIL -MIŞ. parametresini `custom_docker_image` kullanın. Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı bir görüntü kullanılır.
custom_docker_image Gerekli	str Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı. Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı bir görüntü kullanılır.
image_registry_details Gerekli	ContainerRegistry Docker görüntü kayıt defterinin ayrıntıları.
user_managed Gerekli	bool Azure ML'nin mevcut bir Python ortamını yeniden kullanıp kullanmayacağını belirtir. False ise, Azure ML conda bağımlılıkları belirtimini temel alan bir Python ortamı oluşturur.
conda_packages Gerekli	list Deneme için Python ortamına eklenecek conda paketlerini temsil eden dizelerin listesi.
pip_packages Gerekli	list Deneme için Python ortamına eklenecek pip paketlerini temsil eden dizelerin listesi.
conda_dependencies_file_path Gerekli	str Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolu. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez. KALDIRIL -MIŞ. parametresini `conda_dependencies_file` kullanın.
pip_requirements_file_path Gerekli	str Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu. Bu, parametresiyle birlikte `pip_packages` sağlanabilir. KALDIRIL -MIŞ. parametresini `pip_requirements_file` kullanın.
conda_dependencies_file Gerekli	str Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolu. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez.
pip_requirements_file Gerekli	str Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu. Bu, parametresiyle birlikte `pip_packages` sağlanabilir.
environment_variables Gerekli	dict Ortam değişkenlerinin adlarını ve değerlerini içeren bir sözlük. Bu ortam değişkenleri, kullanıcı betiğinin yürütüldüğü işlemde ayarlanır.
environment_definition Gerekli	Environment Denemenin ortam tanımı. PythonSection, DockerSection ve ortam değişkenlerini içerir. Diğer parametreler aracılığıyla Estimator yapısına doğrudan sunulmayan herhangi bir ortam seçeneği bu parametre kullanılarak ayarlanabilir. Bu parametre belirtilirse, , `custom_docker_image`, `conda_packages`veya `pip_packages`gibi `use_gpu`ortamla ilgili diğer parametrelerden önceliklidir. Hatalar geçersiz birleşimlerde bildirilir.
inputs Gerekli	list Giriş olarak kullanılacak veya DatasetConsumptionConfig nesnelerinin DataReference listesi.
source_directory_data_store Gerekli	Datastore Proje paylaşımı için yedekleme veri deposu.
shm_size Gerekli	str Docker kapsayıcısının paylaşılan bellek bloğunun boyutu. Ayarlanmadıysa, varsayılan azureml.core.environment._DEFAULT_SHM_SIZE kullanılır. Daha fazla bilgi için bkz. Docker çalıştırma başvurusu.
resume_from Gerekli	DataPath Denemenin sürdürüldiği denetim noktası veya model dosyalarını içeren veri yolu.
max_run_duration_seconds Gerekli	int Çalıştırma için izin verilen en uzun süre. Azure ML, bu değerden uzun sürerse çalıştırmayı otomatik olarak iptal etmeye çalışır.
framework_version Gerekli	str Eğitim kodunu yürütmek için kullanılacak Chainer sürümü. `Chainer.get_supported_versions()` geçerli SDK tarafından desteklenen sürümlerin listesini döndürür.
source_directory Gerekli	str Deneme yapılandırma dosyalarını içeren yerel dizin.
compute_target Gerekli	AbstractComputeTarget veya str Eğitimin gerçekleşeceği işlem hedefi. Bu bir nesne veya "local" dizesi olabilir.
vm_size Gerekli	str Eğitim için oluşturulacak işlem hedefinin VM boyutu. Desteklenen değerler: Herhangi bir Azure VM boyutu.
vm_priority Gerekli	str Eğitim için oluşturulacak işlem hedefinin VM önceliği. Belirtilmezse varsayılan olarak 'dedicated' olarak ayarlanır. Desteklenen değerler: 'dedicated' ve 'lowpriority'. Bu yalnızca girişte vm_size parametresi belirtildiğinde geçerlilik kazanır.
entry_script Gerekli	str Eğitim betiğini içeren dosyanın göreli yolu.
script_params Gerekli	dict içinde belirtilen `entry_script`eğitim betiğine geçirilebilir komut satırı bağımsız değişkenlerinin sözlüğü.
node_count Gerekli	int Eğitim için kullanılan işlem hedefindeki düğüm sayısı. 1'den büyükse, bir MPI dağıtılmış işi çalıştırılır. AmlCompute Dağıtılmış işler için yalnızca hedef desteklenir.
process_count_per_node Gerekli	int Düğüm başına işlem sayısı. 1'den büyükse, bir MPI dağıtılmış işi çalıştırılır. Dağıtılmış işler için yalnızca AmlCompute hedef işlem hedefi desteklenir.
distributed_backend Gerekli	str Dağıtılmış eğitim için iletişim arka ucu. KALDIRIL -MIŞ. parametresini `distributed_training` kullanın. Desteklenen değerler: 'mpi'. 'mpi': MPI/Horovod Bu parametre veya `process_count_per_node`> 1 olduğunda `node_count` gereklidir. == 1 ve `process_count_per_node` == 1 olduğunda `node_count` , arka uç açıkça ayarlanmadığı sürece arka uç kullanılmaz. AmlCompute Dağıtılmış eğitim için yalnızca hedef desteklenir.
distributed_training Gerekli	Mpi Dağıtılmış eğitim işini çalıştırmaya yönelik parametreler. MPI arka ucuyla dağıtılmış bir işi çalıştırmak için nesnesini kullanarak Mpi belirtin `process_count_per_node`.
use_gpu Gerekli	bool Denemeyi çalıştıracak ortamın GPU'ları destekleyip desteklemeymeyeceğini belirtir. Doğruysa, ortamda GPU tabanlı varsayılan bir Docker görüntüsü kullanılır. False ise CPU tabanlı bir görüntü kullanılır. Varsayılan Docker görüntüleri (CPU veya GPU) yalnızca parametre ayarlanmadıysa `custom_docker_image` kullanılır. Bu ayar yalnızca Docker özellikli işlem hedeflerinde kullanılır.
use_docker Gerekli	bool Denemeyi çalıştıracak ortamın Docker tabanlı olup olmayacağını belirtir.
custom_docker_base_image Gerekli	str Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı. KALDIRIL -MIŞ. parametresini `custom_docker_image` kullanın. Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı bir görüntü kullanılır.
custom_docker_image Gerekli	str Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı. Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı bir görüntü kullanılır.
image_registry_details Gerekli	ContainerRegistry Docker görüntü kayıt defterinin ayrıntıları.
user_managed Gerekli	bool Azure ML'nin mevcut bir Python ortamını yeniden kullanıp kullanmayacağını belirtir. False ise, Azure ML conda bağımlılıkları belirtimini temel alan bir Python ortamı oluşturur.
conda_packages Gerekli	list Deneme için Python ortamına eklenecek conda paketlerini temsil eden dizelerin listesi.
pip_packages Gerekli	list Deneme için Python ortamına eklenecek pip paketlerini temsil eden dizelerin listesi.
conda_dependencies_file_path Gerekli	str Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolu. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez. KALDIRIL -MIŞ. parametresini `conda_dependencies_file` kullanın.
pip_requirements_file_path Gerekli	str Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu. Bu, parametresiyle birlikte `pip_packages` sağlanabilir. KALDIRIL -MIŞ. parametresini `pip_requirements_file` kullanın.
conda_dependencies_file Gerekli	str Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolu. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez.
pip_requirements_file Gerekli	str Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu. Bu, parametresiyle birlikte `pip_packages` sağlanabilir.
environment_variables Gerekli	dict Ortam değişkenlerinin adlarını ve değerlerini içeren bir sözlük. Bu ortam değişkenleri, kullanıcı betiğinin yürütüldüğü işlemde ayarlanır.
environment_definition Gerekli	Environment Denemenin ortam tanımı. PythonSection, DockerSection ve ortam değişkenlerini içerir. Diğer parametreler aracılığıyla Estimator yapısına doğrudan sunulmayan herhangi bir ortam seçeneği bu parametre kullanılarak ayarlanabilir. Bu parametre belirtilirse, , `custom_docker_image`, `conda_packages`veya `pip_packages`gibi `use_gpu`ortamla ilgili diğer parametrelerden önceliklidir. Hatalar geçersiz birleşimlerde bildirilir.
inputs Gerekli	list azureml.data.data_reference listesi. Giriş olarak kullanılacak DataReference nesneleri.
source_directory_data_store Gerekli	Datastore Proje paylaşımı için yedekleme veri deposu.
shm_size Gerekli	str Docker kapsayıcısının paylaşılan bellek bloğunun boyutu. Ayarlanmadıysa, varsayılan azureml.core.environment._DEFAULT_SHM_SIZE kullanılır. Daha fazla bilgi için bkz. Docker çalıştırma başvurusu.
resume_from Gerekli	DataPath Denemenin sürdürüldiği denetim noktası veya model dosyalarını içeren veri yolu.
max_run_duration_seconds Gerekli	int Çalıştırma için izin verilen en uzun süre. Azure ML, bu değerden uzun sürerse çalıştırmayı otomatik olarak iptal etmeye çalışır.
framework_version Gerekli	str Eğitim kodunu yürütmek için kullanılacak Chainer sürümü. `Chainer.get_supported_versions()` geçerli SDK tarafından desteklenen sürümlerin listesini döndürür.
_enable_optimized_mode Gerekli	bool Daha hızlı ortam hazırlığı için önceden oluşturulmuş çerçeve görüntüleriyle artımlı ortam derlemesini etkinleştirin. Önceden oluşturulmuş bir çerçeve görüntüsü, çerçeve bağımlılıklarının önceden yüklenmiş olduğu Azure ML varsayılan CPU/GPU temel görüntülerinin üzerine kurulmuştur.
_disable_validation Gerekli	bool Göndermeyi çalıştırmadan önce betik doğrulamayı devre dışı bırakın. Varsayılan değer True'dur.
_show_lint_warnings Gerekli	bool Betik lint uyarılarını göster. Varsayılan değer False'tur.
_show_package_warnings Gerekli	bool Paket doğrulama uyarılarını göster. Varsayılan değer False'tur.

Açıklamalar

Eğitim işi gönderirken Azure ML betiğinizi Docker kapsayıcısı içindeki conda ortamında çalıştırır. Zincirleyici kapsayıcıları aşağıdaki bağımlılıklara sahiptir.

Bağımlılıklar | Zincirleyici 5.1.0 | Zincirleyici 7.0.0 | —————————- | —————– | ————— | Python | 3.6.2 | 3.6.2 | CUDA (yalnızca GPU görüntüsü) | 9.0 | 9.0 | cuDNN (yalnızca GPU görüntüsü) | 7.6.3 | 7.6.3 | NCCL (yalnızca GPU görüntüsü) | 2.4.8 | 2.4.8 | azureml-defaults | En Son | En Son | IntelMpi | 2018.3.222 | 2018.3.222 | horovod | 0.15.2 | 0.15.2 | miniconda | 4.5.11 | 4.5.11 | zincirleyici | 5.1.0 | 7.0.0 | cupy-cuda90 (yalnızca GPU görüntüsü) | 5.2.0 | 7.0.0 | git | 2.7.4 | 2.7.4 |

Docker görüntüleri Ubuntu 16.04'ü genişletir.

Ek bağımlılıkları yüklemek için veya conda_packages parametresini pip_packages kullanabilirsiniz. Veya parametresini pip_requirements_fileconda_dependencies_file belirtebilirsiniz. Alternatif olarak, kendi görüntünüzü oluşturabilir ve parametresini custom_docker_image tahmin aracı oluşturucusununa geçirebilirsiniz.

Chainer eğitiminde kullanılan Docker kapsayıcıları hakkında daha fazla bilgi için bkz https://github.com/Azure/AzureML-Containers. .

Öznitelikler

DEFAULT_VERSION

DEFAULT_VERSION = '5.1.0'

FRAMEWORK_NAME

FRAMEWORK_NAME = 'Chainer'

Aracılığıyla paylaş