Estimator Sınıf
Sağlanan herhangi bir çerçeveyi kullanarak verileri eğitmek için genel bir tahmin aracını temsil eder.
KALDIRIL -MIŞ. ScriptRunConfig Nesnesini kendi tanımlı ortamınızla veya Azure ML tarafından seçilmiş bir ortamla kullanın. ScriptRunConfig ile deneme çalıştırmalarını yapılandırmaya giriş için bkz. Eğitim çalıştırmalarını yapılandırma ve gönderme.
Bu sınıf, önceden yapılandırılmış bir Azure Machine Learning tahmin aracına sahip olmayan makine öğrenmesi çerçeveleriyle kullanılmak üzere tasarlanmıştır. , , PyTorchTensorFlowve SKLearniçin Chainerönceden yapılandırılmış tahmin araçları vardır. Önceden yapılandırılmamış bir Tahmin Aracı oluşturmak için bkz. Tahmin aracı kullanarak Azure Machine Learning ile modelleri eğitme.
Tahmin Aracı sınıfı, betiğin nasıl yürütüleceğini belirtme görevlerini basitleştirmeye yardımcı olmak için çalıştırma yapılandırma bilgilerini sarmalar. Tek düğümlü yürütmenin yanı sıra çok düğümlü yürütmeyi de destekler. Tahmin aracını çalıştırmak, eğitim betiğinizde belirtilen çıkış dizininde bir model oluşturur.
Tahmin aracını başlatın.
azureml.core.environment._DEFAULT_SHM_SIZE kullanılır. Daha fazla bilgi için bkz. Docker çalıştırma başvurusu. :type shm_size: str :p aram resume_from: Denemenin sürdürüldiği denetim noktasını veya model dosyalarını içeren veri yolu. :type resume_from: azureml.data.datapath.DataPath :p aram max_run_duration_seconds: Çalıştırma için izin verilen en uzun süre. Azure ML otomatik olarak
bu değerden daha uzun sürerse çalıştırmayı iptal edin.
- Devralma
-
azureml.train.estimator._mml_base_estimator.MMLBaseEstimatorEstimator
Oluşturucu
Estimator(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, _disable_validation=True, _show_lint_warnings=False, _show_package_warnings=False)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
source_directory
Gerekli
|
Bir eğitim işi için gereken deneme yapılandırması ve kod dosyalarını içeren yerel dizin. |
compute_target
Gerekli
|
AbstractComputeTarget veya
str
Eğitimin gerçekleşeceği işlem hedefi. Bu bir nesne veya "local" dizesi olabilir. |
vm_size
Gerekli
|
Eğitim için oluşturulacak işlem hedefinin VM boyutu. Desteklenen değerler: Herhangi bir Azure VM boyutu. |
vm_priority
Gerekli
|
Eğitim için oluşturulacak işlem hedefinin VM önceliği. Belirtilmezse , 'dedicated' kullanılır. Desteklenen değerler: 'dedicated' ve 'lowpriority'. Bu yalnızca girişte |
entry_script
Gerekli
|
Eğitimi başlatmak için kullanılan dosyanın göreli yolu. |
script_params
Gerekli
|
içinde belirtilen |
node_count
Gerekli
|
Eğitim için kullanılan işlem hedefindeki düğüm sayısı. 1'den büyükse, bir MPI dağıtılmış işi çalıştırılır. |
process_count_per_node
Gerekli
|
Her düğümde çalıştırılacak işlem sayısı (veya "çalışanlar"). 1'den büyükse, bir MPI dağıtılmış işi çalıştırılır. AmlCompute Dağıtılmış işler için yalnızca hedef desteklenir. |
distributed_backend
Gerekli
|
Dağıtılmış eğitim için iletişim arka ucu. KALDIRIL -MIŞ. parametresini Desteklenen değerler: 'mpi'. 'mpi', MPI/Horovod'i temsil eder. Bu parametre veya == 1 ve |
distributed_training
Gerekli
|
Dağıtılmış eğitim işini çalıştırmaya yönelik parametreler. MPI arka ucuyla dağıtılmış bir işi çalıştırmak için belirtmek üzere |
use_gpu
Gerekli
|
Denemeyi çalıştıracak ortamın GPU'ları desteklemesi gerekip gerekmediğini gösterir.
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 |
use_docker
Gerekli
|
Denemeyi çalıştıracak ortamın Docker tabanlı olup olmayacağını belirtir. |
custom_docker_base_image
Gerekli
|
Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı. KALDIRIL -MIŞ. parametresini Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı bir görüntü kullanılır. |
custom_docker_image
Gerekli
|
Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı. Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı bir görüntü kullanılır. Yalnızca genel docker depolarında (Docker Hub) kullanılabilen görüntüleri belirtin. Özel docker deposundaki bir görüntüyü kullanmak için bunun yerine oluşturucunun |
image_registry_details
Gerekli
|
Docker görüntü kayıt defterinin ayrıntıları. |
user_managed
Gerekli
|
Azure ML'nin mevcut bir Python ortamını yeniden kullanıp kullanmayacağını belirtir. False ise, conda bağımlılıkları belirtimi temelinde bir Python ortamı oluşturulur. |
conda_packages
Gerekli
|
Deneme için Python ortamına eklenecek conda paketlerini temsil eden dizelerin listesi. |
pip_packages
Gerekli
|
Deneme için Python ortamına eklenecek pip paketlerini temsil eden dizelerin listesi. |
conda_dependencies_file_path
Gerekli
|
Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolu. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez. KALDIRIL -MIŞ. Paramenter'ı
|
pip_requirements_file_path
Gerekli
|
Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu. KALDIRIL -MIŞ. parametresini Bu parametre, parametresiyle birlikte |
conda_dependencies_file
Gerekli
|
Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolu. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez. |
pip_requirements_file
Gerekli
|
Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu.
Bu parametre, parametresiyle birlikte |
environment_variables
Gerekli
|
Ortam değişkenlerinin adlarını ve değerlerini içeren bir sözlük. Bu ortam değişkenleri, kullanıcı betiğinin yürütüldüğü işlemde ayarlanır. |
environment_definition
Gerekli
|
Denemenin ortam tanımı. PythonSection, DockerSection ve ortam değişkenlerini içerir. Diğer parametreler aracılığıyla Estimator yapısına doğrudan sunulmayan tüm ortam seçenekleri bu parametre kullanılarak ayarlanabilir. Bu parametre belirtilirse, , , |
inputs
Gerekli
|
Giriş olarak kullanılacak veya DatasetConsumptionConfig nesnelerinin DataReference listesi. |
source_directory_data_store
Gerekli
|
Proje paylaşımı için yedekleme veri deposu. |
shm_size
Gerekli
|
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
|
Denemenin sürdürüldiği denetim noktası veya model dosyalarını içeren veri yolu. |
max_run_duration_seconds
Gerekli
|
Çalıştırma için izin verilen en uzun süre. Azure ML, bu değerden daha uzun sürerse çalıştırmayı otomatik olarak iptal etmeye çalışır. |
source_directory
Gerekli
|
Eğitim işi için gereken deneme yapılandırması ve kod dosyalarını içeren yerel dizin. |
compute_target
Gerekli
|
AbstractComputeTarget veya
str
Eğitimin gerçekleşeceği işlem hedefi. Bu bir nesne veya "local" dizesi olabilir. |
vm_size
Gerekli
|
Eğitim için oluşturulacak işlem hedefinin VM boyutu. Desteklenen değerler: Herhangi bir Azure VM boyutu. |
vm_priority
Gerekli
|
Eğitim için oluşturulacak işlem hedefinin VM önceliği. Belirtilmezse , 'dedicated' kullanılır. Desteklenen değerler: 'dedicated' ve 'lowpriority'. Bu yalnızca girişte |
entry_script
Gerekli
|
Eğitimi başlatmak için kullanılan dosyanın göreli yolu. |
script_params
Gerekli
|
içinde belirtilen |
node_count
Gerekli
|
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
|
Düğüm başına işlem sayısı. 1'den büyükse, bir MPI dağıtılmış işi çalıştırılır. AmlCompute Dağıtılmış işler için yalnızca hedef desteklenir. |
distributed_backend
Gerekli
|
Dağıtılmış eğitim için iletişim arka ucu. KALDIRIL -MIŞ. parametresini Desteklenen değerler: 'mpi'. 'mpi', MPI/Horovod'i temsil eder. Bu parametre veya == 1 ve |
distributed_training
Gerekli
|
Dağıtılmış eğitim işini çalıştırma parametreleri. MPI arka ucuyla dağıtılmış bir iş çalıştırmak için, öğesini belirtmek |
use_gpu
Gerekli
|
Denemeyi çalıştıracak ortamın GPU'ları destekleyip desteklemeymeyeceğini belirtir.
True ise, ortamda GPU tabanlı varsayılan bir Docker görüntüsü kullanılır. False ise CPU tabanlı bir görüntü kullanılır. Varsayılan Docker görüntüleri (CPU veya GPU) yalnızca parametre ayarlanmadıysa |
use_docker
Gerekli
|
Denemeyi çalıştıracak ortamın Docker tabanlı olup olmayacağını belirtir. |
custom_docker_base_image
Gerekli
|
Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı. KALDIRIL -MIŞ. parametresini Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı görüntü kullanılır. |
custom_docker_image
Gerekli
|
Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı. Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı görüntü kullanılır. Yalnızca genel docker depolarında (Docker Hub) kullanılabilen görüntüleri belirtin. Özel docker deposundan bir görüntü kullanmak için bunun yerine oluşturucunun |
image_registry_details
Gerekli
|
Docker görüntü kayıt defterinin ayrıntıları. |
user_managed
Gerekli
|
Azure ML'nin mevcut bir Python ortamını yeniden kullanıp kullanmayacağını belirtir. False ise, conda bağımlılıkları belirtimi temel alınarak bir Python ortamı oluşturulur. |
conda_packages
Gerekli
|
Deneme için Python ortamına eklenecek conda paketlerini temsil eden dizelerin listesi. |
pip_packages
Gerekli
|
Deneme için Python ortamına eklenecek pip paketlerini temsil eden dizelerin listesi. |
conda_dependencies_file_path
Gerekli
|
Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolu. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili hiçbir paketi yüklemez. KALDIRIL -MIŞ. Paramenter'ı
|
pip_requirements_file_path
Gerekli
|
Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu. KALDIRIL -MIŞ. parametresini Bu, parametresiyle birlikte |
pip_requirements_file
Gerekli
|
Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu.
Bu, parametresiyle birlikte |
environment_variables
Gerekli
|
Ortam değişkenlerinin adlarını ve değerlerini içeren bir sözlük. Bu ortam değişkenleri, kullanıcı betiğinin yürütüldüğü işlemde ayarlanır. |
environment_definition
Gerekli
|
Denemenin ortam tanımı. PythonSection, DockerSection ve ortam değişkenlerini içerir. Diğer parametreler aracılığıyla Estimator yapısına doğrudan sunulmayan tüm ortam seçenekleri bu parametre kullanılarak ayarlanabilir. Bu parametre belirtilirse, , , |
inputs
Gerekli
|
Giriş olarak kullanılacak veya DatasetConsumptionConfig nesnelerinin DataReference listesi. |
source_directory_data_store
Gerekli
|
Proje paylaşımı için yedekleme veri deposu. |
shm_size
Gerekli
|
Docker kapsayıcısının paylaşılan bellek bloğunun boyutu. Ayarlanmadıysa, varsayılan |
_disable_validation
Gerekli
|
Göndermeyi çalıştırmadan önce betik doğrulamayı devre dışı bırakın. Varsayılan değer True'dur. |
_show_lint_warnings
Gerekli
|
Betik lint uyarılarını göster. Varsayılan değer False'tur. |
_show_package_warnings
Gerekli
|
Paket doğrulama uyarılarını göster. Varsayılan değer False'tur. |