SKLearn Sınıf

Başvuru

Scikit-learn denemelerinde eğitim için bir tahmin aracı oluşturur.

KALDIRIL -MIŞ. ScriptRunConfig Nesneyi kendi tanımlı ortamınızla veya AzureML-Tutorial seçilmiş ortamıyla kullanın. ScriptRunConfig ile SKLearn deneme çalıştırmalarını yapılandırmaya giriş için bkz. Azure Machine Learning ile scikit-learn modellerini uygun ölçekte eğitin.

Bu tahmin aracı yalnızca tek düğümlü CPU eğitimini destekler.

Desteklenen sürümler: 0.20.3

Scikit-learn tahmin aracı başlatın.

Devralma: azureml.train.estimator._framework_base_estimator._FrameworkBaseEstimator

SKLearn

Oluşturucu

SKLearn(source_directory, *, compute_target=None, vm_size=None, vm_priority=None, entry_script=None, script_params=None, use_docker=True, 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, 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 Eğitimi başlatmak için kullanılan dosyanın göreli yolunu temsil eden bir dize.
script_params Gerekli	dict içinde belirtilen `entry_script`eğitim betiğinize geçirilebilir komut satırı bağımsız değişkenlerinin sözlüğü.
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, AzureML'nin conda bağımlılıkları belirtimini temel alan bir Python ortamı oluşturacağı anlamına gelir.
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 yolunu temsil eden bir dize. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez. Bu, parametresiyle birlikte `conda_packages` sağlanabilir. KALDIRIL -MIŞ. parametresini `conda_dependencies_file` kullanın.
pip_requirements_file_path Gerekli	str Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolunu temsil eden bir dize. Bu, parametresiyle birlikte `pip_packages` sağlanabilir. KALDIRIL -MIŞ. parametresini `pip_requirements_file` kullanın.
conda_dependencies_file Gerekli	str Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolunu temsil eden bir dize. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez. Bu, parametresiyle birlikte `conda_packages` sağlanabilir.
pip_requirements_file Gerekli	str Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolunu temsil eden bir dize. 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 Bir denemenin ortam tanımı PythonSection, DockerSection ve ortam değişkenlerini içerir. Diğer parametreler aracılığıyla Estimator yapısına doğrudan sunulmayan herhangi bir ortam seçeneği parametre kullanılarak `environment_definition` ayarlanabilir. Bu parametre belirtilirse, , `custom_docker_image`, `conda_packages`veya `pip_packages`gibi `use_gpu`ortamla ilgili diğer parametrelerden önceliklidir. Hatalar geçersiz bileşimler bildirilir.
inputs Gerekli	list Giriş olarak kullanılacak veya DatasetConsumptionConfig nesnelerinin DataReference listesi.
shm_size Gerekli	str Docker kapsayıcısının paylaşılan bellek bloğunun boyutu. Ayarlanmadıysa, varsayılan azureml.core.environment._DEFAULT_SHM_SIZE kullanılır.
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 daha uzun sürerse çalıştırmayı otomatik olarak iptal etmeye çalışır.
framework_version Gerekli	str Eğitim kodunu yürütmek için kullanılacak Scikit-learn sürümü. `SKLearn.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 , 'dedicated' kullanılır. Desteklenen değerler: 'dedicated' ve 'lowpriority'. Bu yalnızca `vm_size param` girişte belirtildiğinde geçerlilik kazanır.
entry_script Gerekli	str Eğitimi başlatmak için kullanılan dosyanın göreli yolunu temsil eden bir dize.
script_params Gerekli	dict içinde belirtilen `entry_script`eğitim betiğinize geçirilebilir komut satırı bağımsız değişkenlerinin sözlüğü.
use_docker Gerekli	bool Denemeyi çalıştıracak ortamın Docker tabanlı olup olmadığını belirten bir bool değeri.
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, AzureML'nin conda bağımlılıkları belirtimini temel alan bir Python ortamı oluşturacağı anlamına gelir.
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 yolunu temsil eden bir dize. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez. Bu, parametresiyle birlikte `conda_packages` sağlanabilir. KALDIRIL -MIŞ. parametresini `conda_dependencies_file` kullanın.
pip_requirements_file_path Gerekli	str Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolunu temsil eden bir dize. Bu, parametresiyle birlikte `pip_packages` sağlanabilir. KALDIRIL -MIŞ. parametresini `pip_requirements_file` kullanın.
conda_dependencies_file Gerekli	str Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolunu temsil eden bir dize. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez. Bu, parametresiyle birlikte `conda_packages` sağlanabilir.
pip_requirements_file Gerekli	str Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolunu temsil eden bir dize. 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 Bir denemenin ortam tanımı PythonSection, DockerSection ve ortam değişkenlerini içerir. Diğer parametreler aracılığıyla Estimator yapısına doğrudan sunulmayan herhangi bir ortam seçeneği parametre kullanılarak `environment_definition` ayarlanabilir. Bu parametre belirtilirse, , `custom_docker_image`, `conda_packages`veya `pip_packages`gibi `use_gpu`ortamla ilgili diğer parametrelerden önceliklidir. Hatalar geçersiz bileşimler bildirilir.
inputs Gerekli	list azureml.data.data_reference listesi. Giriş olarak kullanılacak DataReference nesneleri.
shm_size Gerekli	str Docker kapsayıcısının paylaşılan bellek bloğunun boyutu. Ayarlanmadıysa, varsayılan azureml.core.environment._DEFAULT_SHM_SIZE kullanılır.
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 daha uzun sürerse çalıştırmayı otomatik olarak iptal etmeye çalışır.
framework_version Gerekli	str Eğitim kodunu yürütmek için kullanılacak Scikit-learn sürümü. `SKLearn.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. SKLearn kapsayıcılarında aşağıdaki bağımlılıklar yüklüdür.

Bağımlılıklar | Scikit-learn 0.20.3 | ———————- | —————– | Python | 3.6.2 | azureml-defaults | En Son | IntelMpi | 2018.3.222 | scikit-learn | 0.20.3 | numpy | 1.16.2 | miniconda | 4.5.11 | scipy | 1.2.1 | joblib | 0.13.2 | git | 2.7.4 |

Docker görüntüleri Ubuntu 16.04'ü genişletir.

Ek bağımlılıklar yüklemeniz gerekiyorsa, veya parametrelerini kullanabilir pip_packages veya veya conda_dependencies_file dosyanızı sağlayabilirsinizpip_requirements_file.conda_packages Alternatif olarak, kendi görüntünüzü oluşturabilir ve parametresini custom_docker_image tahmin aracı oluşturucusununa geçirebilirsiniz.

Öznitelikler

DEFAULT_VERSION

DEFAULT_VERSION = '0.20.3'

FRAMEWORK_NAME

FRAMEWORK_NAME = 'SKLearn'

Aracılığıyla paylaş