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ImageModelSettings 类

定义

命名空间:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models

程序集:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll

包:

Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.1.1

用于训练模型的设置。 有关可用设置的详细信息，请访问官方文档： https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。

public class ImageModelSettings

type ImageModelSettings = class

Public Class ImageModelSettings

继承

Object

ImageModelSettings

派生

Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.ImageModelSettingsClassification

Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.ImageModelSettingsObjectDetection

构造函数

ImageModelSettings()

初始化 ImageModelSettings 的新实例。

属性

AdvancedSettings	高级方案的设置。
AmsGradient	当优化器为“adam”或“adamw”时启用 AMSGrad。
Augmentations	用于使用增强的设置。
Beta1	当优化器为“adam”或“adamw”时，“beta1”的值。 必须是 [0, 1] 范围内的浮点数。
Beta2	当优化器为“adam”或“adamw”时，“beta2”的值。 必须是 [0, 1] 范围内的浮点数。
CheckpointFrequency	存储模型检查点所遵循的频率。 必须是正整数。
CheckpointModel	用于增量训练的预训练检查点模型。
CheckpointRunId	具有增量训练的预训练检查点的上一个运行的 ID。
Distributed	是否使用分布式训练。
EarlyStopping	在训练期间启用提前停止逻辑。
EarlyStoppingDelay	跟踪主要指标改进以提前停止之前等待的最小时期数或验证评估。 必须是正整数。
EarlyStoppingPatience	在停止运行之前，没有主要指标改进的最小时期数或验证评估。 必须是正整数。
EnableOnnxNormalization	导出 ONNX 模型时启用规范化。
EvaluationFrequency	评估验证数据集以获得指标分数所遵循的频率。 必须是正整数。
GradientAccumulationStep	梯度累积是指运行配置数量的“GradAccumulationStep”步骤，但不更新模型权重，同时累积这些步骤的梯度，然后使用累积的渐变计算权重更新。 必须是正整数。
LayersToFreeze	模型要冻结的层数。 必须是正整数。 例如，将 2 作为“seresnext”的值传递意味着冻结 layer0 和 layer1。 有关支持模型的完整列表以及有关层冻结的详细信息，请参阅： https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。
LearningRate	初始学习速率。 必须是 [0, 1] 范围内的浮点数。
LearningRateScheduler	学习速率计划程序的类型。 必须为“warmup_cosine”或“step”。
ModelName	用于训练的模型的名称。 有关可用模型的详细信息，请访问官方文档： https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。
Momentum	优化器为“sgd”时的动量值。 必须是 [0, 1] 范围内的浮点数。
Nesterov	当优化器为“sgd”时启用 nesterov。
NumberOfEpochs	训练循环数。 必须是正整数。
NumberOfWorkers	数据加载程序辅助角色的数目。 必须是非负整数。
Optimizer	优化器的类型。
RandomSeed	使用确定性训练时要使用的随机种子。
StepLRGamma	当学习速率计划程序为“step”时，gamma 的值。 必须是 [0, 1] 范围内的浮点数。
StepLRStepSize	当学习速率计划程序为“step”时，步骤大小的值。 必须是正整数。
TrainingBatchSize	训练批大小。 必须是正整数。
ValidationBatchSize	验证批大小。 必须是正整数。
WarmupCosineLRCycles	学习速率计划程序为“warmup_cosine”时的余弦周期值。 必须是 [0, 1] 范围内的浮点数。
WarmupCosineLRWarmupEpochs	当学习速率计划程序为“warmup_cosine”时，预热时期的值。 必须是正整数。
WeightDecay	当优化器为“sgd”、“adam”或“adamw”时，权重衰减的值。 必须是范围[0， 1] 中的浮点数。