HyperDriveConfig 类

参考

定义 HyperDrive 运行的配置。

HyperDrive 配置包括有关超参数空间采样、终止策略、主要指标、配置恢复、估算器以及要在其上运行试验的计算目标的信息。

初始化 HyperDriveConfig。

继承: builtins.object

HyperDriveConfig

构造函数

HyperDriveConfig(hyperparameter_sampling, primary_metric_name, primary_metric_goal, max_total_runs, max_concurrent_runs=None, max_duration_minutes=10080, policy=None, estimator=None, run_config=None, resume_from=None, resume_child_runs=None, pipeline=None, debug_flag=None, custom_run_id=None)

参数

名称	说明
estimator	MMLBaseEstimator 使用采样的超参数调用的估算器。仅指定以下参数之一：`estimator`、`run_config` 或 `pipeline`。默认值: None
hyperparameter_sampling 必需	HyperParameterSampling 超参数采样空间。
policy	EarlyTerminationPolicy 要使用的提前终止策略。如果为 None （默认值），则不会使用任何提前终止策略。 `delay_evaluation` 为 5 的 MedianStoppingPolicy 是一种良好的终止策略，可以从其开始。这属于保守的设置，可以提供大约 25%-35% 的节省，且不会造成主要指标损失（基于我们的评估数据）。默认值: None
primary_metric_name 必需	str 试验运行报告的主要指标的名称。
primary_metric_goal 必需	PrimaryMetricGoal PrimaryMetricGoal.MINIMIZE 或 PrimaryMetricGoal.MAXIMIZE。此参数确定在评估运行时，是要最小化还是最大化主要指标。
max_total_runs 必需	int 要创建的运行的最大总数。这是上限；当样本空间小于此值时，运行可能会更少。如果同时指定了 `max_total_runs` 和 `max_duration_minutes`，在达到其中的第一个阈值时，会终止超参数优化试验。
max_concurrent_runs	int 可以并发执行的最大运行数。如果为 None，则并行启动所有运行。并发运行数根据指定计算目标中的可用资源进行限制。因此，需要确保计算目标能够为所需的并发性提供足够的可用资源。默认值: None
max_duration_minutes	int HyperDrive 运行的最长持续时间。超过此时间后，仍在执行的任何运行都会被取消。如果同时指定了 `max_total_runs` 和 `max_duration_minutes`，在达到其中的第一个阈值时，会终止超参数优化试验。默认值: 10080
resume_from	HyperDriveRun 或 list[HyperDriveRun] 一个 hyperdrive 运行，或 hyperdrive 运行列表，作为数据点继承以热启动新的运行。默认值: None
resume_child_runs	Run 或 list[Run] 一个 hyperdrive 子运行，或 hyperdrive 子运行列表，作为新 hyperdrive 运行的新子运行恢复。默认值: None
run_config	ScriptRunConfig 用于设置脚本/笔记本运行的配置的对象。仅指定以下参数之一：`estimator`、`run_config` 或 `pipeline`。默认值: None
pipeline	Pipeline 用于设置管道运行配置的管道对象。将使用示例超参数调用管道对象以提交管道运行。仅指定以下参数之一：`estimator`、`run_config` 或 `pipeline`。默认值: None
custom_run_id	str 用户提供的自定义运行 ID 默认值: None
hyperparameter_sampling 必需	HyperParameterSampling 超参数空间采样定义。
primary_metric_name 必需	str 试验运行报告的主要指标的名称。
primary_metric_goal 必需	PrimaryMetricGoal PrimaryMetricGoal.MINIMIZE 或 PrimaryMetricGoal.MAXIMIZE。此参数确定在评估运行时，是要最小化还是最大化主要指标。
max_total_runs 必需	int 要创建的运行的最大总数。这是上限；当样本空间小于此值时，运行可能会更少。
max_concurrent_runs 必需	int 可以并发执行的最大运行数。如果为 None，则并行启动所有运行。
max_duration_minutes 必需	int HyperDrive 运行的最长持续时间。超过此时间后，仍在执行的任何运行都会被取消。
policy 必需	EarlyTerminationPolicy 要使用的提前终止策略。如果为 None （默认值），则不会使用任何提前终止策略。 `delay_evaluation` 为 5 的 <xref:azureml.train.hyperdrive.MedianTerminationPolicy> 是一种良好的终止策略，可以从其开始。这属于保守的设置，可以提供大约 25%-35% 的节省，且不会造成主要指标损失（基于我们的评估数据）。
estimator 必需	MMLBaseEstimator 使用采样的超参数调用的估算器。仅指定以下参数之一：`estimator`、`run_config` 或 `pipeline`。
run_config 必需	ScriptRunConfig 用于设置脚本/笔记本运行的配置的对象。仅指定以下参数之一：`estimator`、`run_config` 或 `pipeline`。
resume_from 必需	HyperDriveRun \| list[HyperDriveRun] 一个 hyperdrive 运行，或 hyperdrive 运行列表，作为数据点继承以热启动新的运行。
resume_child_runs 必需	Run \| list[Run] 一个 hyperdrive 子运行，或 hyperdrive 子运行列表，作为新 hyperdrive 运行的新子运行恢复。
pipeline 必需	Pipeline 用于设置管道运行配置的管道对象。将使用示例超参数调用管道对象以提交管道运行。仅指定以下参数之一：`estimator`、`run_config` 或 `pipeline`。
custom_run_id 必需	str 用户提供的自定义运行 ID
debug_flag	默认值: None

注解

下面的示例演示如何创建用于超参数优化的 HyperDriveConfig 对象。在此示例中，主要指标名称与训练脚本中记录的值匹配。


   hd_config = HyperDriveConfig(run_config=src,
                    hyperparameter_sampling=ps,
                    policy=early_termination_policy,
                    primary_metric_name='validation_acc',
                    primary_metric_goal=PrimaryMetricGoal.MAXIMIZE,
                    max_total_runs=4,
                    max_concurrent_runs=4)

若要详细了解如何使用 HyperDriveConfig，请参阅教程：优化模型的超参数。

属性

estimator

返回在 HyperDrive 运行中使用的估算器。

如果运行使用脚本运行配置或管道，则值为 None。

类型	说明
Estimator, None	估算器。

pipeline

返回在 HyperDrive 运行中使用的管道。

如果运行使用脚本运行配置或估算器，则值为 None。

类型	说明
Pipeline, None	管道。

run_config

返回 HyperDrive 运行中使用的脚本/笔记本配置。

如果运行使用估算器或管道，则值为 None。

类型	说明
ScriptRunConfig, None	运行配置。

source_directory

返回要运行的配置中的源目录。

类型	说明
str	源目录

通过