run 模块

包含用于管理 Azure 机器学习中的试验指标和项目的功能。

类

InputDatasets	定义用于保存运行中的实体化数据集的容器。 初始化 InputDatasets 对象。
LinkOutput	定义用于保存运行中的输出路径的容器。 ...备注：LinkOutput 对象是将与数据平面中的数据集关联的 OutputData。 初始化 LinkOutput 对象。
OutputDatasets	定义用于保存运行中的输出路径的容器。 初始化 OutputDatasets 对象。
Run	定义所有 Azure 机器学习试验运行的基类。 运行表示试验的单次试运行。 运行用于监视试用的异步执行、记录指标和存储试用的输出，以及分析结果和访问试用生成的项目。 当提交脚本以在 Azure 机器学习中的许多不同场景（包括 HyperDrive 运行、管道运行和 AutoML 运行）中训练模型时，会创建运行对象。 使用 Experiment 类进行 submit 或 start_logging 时，也会创建运行对象。 若要开始使用试验和运行，请参阅 创建和管理用于训练和部署的环境 如何管理运行 初始化 Run 对象。

函数

get_run

获取此试验的运行及其运行 ID。

get_run(experiment, run_id, rehydrate=True, clean_up=True)

参数

名称	说明
experiment 必需	Experiment 包容性试验。
run_id 必需	string 运行 ID。
rehydrate	<xref:boolean> 指示是返回原始运行对象，还是仅返回基本运行对象。 如果为 True，则此函数返回原始运行对象类型。 例如，对于 AutoML 运行，将返回 AutoMLRun 对象，而对于 HyperDrive 运行，将返回 HyperDriveRun 对象。 如果为 False，则函数返回 Run 对象。 默认值: True
clean_up	bool 如果为 true，请从 run_base 调用 _register_kill_handler 默认值: True

返回

类型	说明
Run	提交的运行。