Experiment Třída

Reference

Představuje hlavní vstupní bod pro vytváření experimentů a práci s experimenty ve službě Azure Machine Learning.

Experiment je kontejner zkušebních verzí , které představují více spuštění modelu.

Konstruktor experimentu.

Dědičnost: azureml._logging.chained_identity.ChainedIdentity

Experiment

azureml.core._portal.HasExperimentPortal

Experiment

Konstruktor

Experiment(workspace, name, _skip_name_validation=False, _id=None, _archived_time=None, _create_in_cloud=True, _experiment_dto=None, **kwargs)

Parametry

Name	Description
workspace Vyžadováno	Workspace Objekt pracovního prostoru obsahující experiment.
name Vyžadováno	str Název daného experimentu
kwargs Vyžadováno	dict Slovník klíčových slov args.
workspace Vyžadováno	Workspace Objekt pracovního prostoru obsahující experiment.
name Vyžadováno	str Název daného experimentu
kwargs Vyžadováno	dict Slovník klíčových slov args.
_skip_name_validation	Default value: False
_id	Default value: None
_archived_time	Default value: None
_create_in_cloud	Default value: True
_experiment_dto	Default value: None

Poznámky

Experiment Služby Azure Machine Learning představuje kolekci pokusů použitých k ověření hypotézy uživatele.

Ve službě Azure Machine Learning je experiment reprezentován Experiment třídou a zkušební verze je reprezentována Run třídou .

Pokud chcete získat nebo vytvořit experiment z pracovního prostoru, požádejte o experiment s použitím názvu experimentu. Název experimentu musí mít 3 až 36 znaků, musí začínat písmenem nebo číslicí a může obsahovat jenom písmena, číslice, podtržítka a pomlčky.


   experiment = Experiment(workspace, "MyExperiment")

Pokud se experiment v pracovním prostoru nenajde, vytvoří se nový experiment.

Zkoušku experimentu je možné spustit dvěma způsoby. Pokud interaktivně experimentujete v Jupyter Notebook, použijte možnost start_logging Pokud odesíláte experiment ze zdrojového kódu nebo jiného typu nakonfigurované zkušební verze.submit

Oba mechanismy vytvářejí Run objekt. V interaktivních scénářích použijte metody protokolování, jako log je přidání měření a metrik do záznamu zkušební verze. V nakonfigurovaných scénářích se k načtení informací o spuštění používají například metody get_status stavu.

V obou případech můžete použít metody dotazů, jako get_metrics jsou, k načtení aktuálních hodnot případných měření a metrik zkušebních verzí (pokud vůbec nějaké jsou).

Metody

archive	Archivace experimentu.
delete	Odstraňte experiment v pracovním prostoru.
from_directory	(Zastaralé) Načtěte experiment ze zadané cesty.
get_docs_url	Adresa URL dokumentace pro tuto třídu.
get_runs	Vrátí generátor spuštění pro tento experiment v obráceném chronologickém pořadí.
list	Vrátí seznam experimentů v pracovním prostoru.
reactivate	Znovu aktivuje archivovaný experiment.
refresh	Vrátí nejnovější verzi experimentu z cloudu.
remove_tags	Odstraňte zadané značky z experimentu.
set_tags	Přidejte nebo upravte sadu značek v experimentu. Značky, které nejsou předány ve slovníku, zůstanou nedotčené.
start_logging	Spusťte interaktivní relaci protokolování a vytvořte interaktivní spuštění v zadaném experimentu.
submit	Odešlete experiment a vrátíte aktivní vytvořené spuštění.
tag	Označte experiment pomocí klíče řetězce a volitelné hodnoty řetězce.

delete

Odstraňte experiment v pracovním prostoru.

static delete(workspace, experiment_id)

Parametry

Name	Description
workspace Vyžadováno	Workspace Pracovní prostor, do kterého experiment patří.
experiment_id Vyžadováno	ID experimentu, který se má odstranit.

from_directory

(Zastaralé) Načtěte experiment ze zadané cesty.

static from_directory(path, auth=None)

Parametry

Name	Description
path Vyžadováno	str Adresář obsahující konfigurační soubory experimentu.
auth	ServicePrincipalAuthentication nebo InteractiveLoginAuthentication Objekt ověřování. Pokud žádné, použijí se výchozí přihlašovací údaje Azure CLI nebo rozhraní API vyzve k zadání přihlašovacích údajů. Default value: None

Návraty

Typ	Description
Experiment	Vrátí experiment.

get_docs_url

Adresa URL dokumentace pro tuto třídu.

get_docs_url()

Návraty

Typ	Description
str	url

get_runs

Vrátí generátor spuštění pro tento experiment v obráceném chronologickém pořadí.

get_runs(type=None, tags=None, properties=None, include_children=False)

Parametry

Name	Description
type	string Vyfiltrujte vrácený generátor spuštění podle zadaného typu. Informace o vytváření typů spuštění najdete v tématu add_type_provider . Default value: None
tags	string nebo dict Filtr se spouští podle tagu nebo {"tag": "value"}. Default value: None
properties	string nebo dict Filtr se spouští podle vlastnosti nebo {"vlastnosti": "value"} Default value: None
include_children	bool Ve výchozím nastavení načítá pouze spuštění nejvyšší úrovně. Pokud chcete zobrazit seznam všech spuštění, nastavte na hodnotu true. Default value: False

Návraty

Typ	Description
list[Run]	Seznam spuštění odpovídající zadaným filtrům

list

Vrátí seznam experimentů v pracovním prostoru.

static list(workspace, experiment_name=None, view_type='ActiveOnly', tags=None)

Parametry

Name	Description
workspace Vyžadováno	Workspace Pracovní prostor, ze kterého chcete zobrazit seznam experimentů.
experiment_name	str Volitelný název pro filtrování experimentů. Default value: None
view_type	ViewType Volitelná hodnota výčtu pro filtrování nebo zahrnutí archivovaných experimentů Default value: ActiveOnly
tags	Volitelný klíč značky nebo slovník párů klíč-hodnota značky pro filtrování experimentů. Default value: None

Návraty

Typ	Description
list[Experiment]	Seznam objektů experimentu.

reactivate

Znovu aktivuje archivovaný experiment.

reactivate(new_name=None)

Parametry

Name	Description
new_name Vyžadováno	str Už se nepodporuje

Poznámky

Archivovaný experiment lze znovu aktivovat pouze v případě, že neexistuje jiný aktivní experiment se stejným názvem.

refresh

Vrátí nejnovější verzi experimentu z cloudu.

refresh()

remove_tags

Odstraňte zadané značky z experimentu.

remove_tags(tags)

Parametry

Name	Description
tags Vyžadováno	[str] Klíče značek, které se odeberou

set_tags

Přidejte nebo upravte sadu značek v experimentu. Značky, které nejsou předány ve slovníku, zůstanou nedotčené.

set_tags(tags)

Parametry

Name	Description
tags Vyžadováno	dict[str] Značky uložené v objektu experimentu

start_logging

Spusťte interaktivní relaci protokolování a vytvořte interaktivní spuštění v zadaném experimentu.

start_logging(*args, **kwargs)

Parametry

Name	Description
experiment Vyžadováno	Experiment Experiment.
outputs Vyžadováno	str Volitelný adresář výstupů, který chcete sledovat. Pokud nemáte žádné výstupy, předejte hodnotu False.
snapshot_directory Vyžadováno	str Volitelný adresář pro pořízení snímku. Nastavení na Žádné nepořídí žádný snímek.
args Vyžadováno	list
kwargs Vyžadováno	dict

Návraty

Typ	Description
Run	Vrátí spuštěné spuštění.

Poznámky

start_logging vytvoří interaktivní spuštění pro použití ve scénářích, jako jsou poznámkové bloky Jupyter. Všechny metriky, které se protokolují během relace, se přidají do záznamu spuštění v experimentu. Pokud je zadán výstupní adresář, obsah tohoto adresáře se po dokončení nahraje jako artefakty spuštění.


   experiment = Experiment(workspace, "My Experiment")
   run = experiment.start_logging(outputs=None, snapshot_directory=".", display_name="My Run")
   ...
   run.log_metric("Accuracy", accuracy)
   run.complete()

Poznámka

run_id se automaticky vygeneruje pro každé spuštění a je v rámci experimentu jedinečný.

submit

Odešlete experiment a vrátíte aktivní vytvořené spuštění.

submit(config, tags=None, **kwargs)

Parametry

Name	Description
config Vyžadováno	object Konfigurace, která má být odeslána.
tags	dict Značky, které se mají přidat do odeslaného spuštění, {"tag": "value"}. Default value: None
kwargs Vyžadováno	dict Další parametry používané ve funkci odeslání pro konfigurace

Návraty

Typ	Description
Run	Spuštění.

Poznámky

Odeslat je asynchronní volání platformy Azure Machine Learning ke spuštění zkušební verze na místním nebo vzdáleném hardwaru. V závislosti na konfiguraci nástroj Submit automaticky připraví vaše spouštěcí prostředí, spustí kód a zachytí zdrojový kód a výsledky do historie spuštění experimentu.

Pokud chcete experiment odeslat, musíte nejprve vytvořit objekt konfigurace popisující, jak se má experiment spustit. Konfigurace závisí na typu požadované zkušební verze.

Příklad odeslání experimentu z místního počítače je následující:


   from azureml.core import ScriptRunConfig

   # run a trial from the train.py code in your current directory
   config = ScriptRunConfig(source_directory='.', script='train.py',
       run_config=RunConfiguration())
   run = experiment.submit(config)

   # get the url to view the progress of the experiment and then wait
   # until the trial is complete
   print(run.get_portal_url())
   run.wait_for_completion()

Podrobnosti o konfiguraci spuštění najdete v podrobnostech o typu konfigurace.

ScriptRunConfig
azureml.train.automl.automlconfig.AutoMLConfig
azureml.pipeline.core.Pipeline
azureml.pipeline.core.PublishedPipeline
azureml.pipeline.core.PipelineEndpoint

Poznámka

Při odeslání trénovacího spuštění se vytvoří snímek adresáře, který obsahuje vaše trénovací skripty, a odešle se do cílového výpočetního objektu. Uloží se také jako součást experimentu ve vašem pracovním prostoru. Pokud změníte soubory a znovu odešlete spuštění, nahrají se jenom změněné soubory.

Pokud chcete zabránit zahrnutí souborů do snímku, vytvořte v adresáři soubor .gitignore nebo .amlignore a přidejte do něj soubory. Soubor .amlignore používá stejnou syntaxi a vzory jako soubor .gitignore. Pokud existují oba soubory, má přednost soubor .amlignore .

Další informace najdete v tématu Snímky.

tag

Označte experiment pomocí klíče řetězce a volitelné hodnoty řetězce.

tag(key, value=None)

Parametry

Name	Description
key Vyžadováno	str Klíč značky
value Vyžadováno	str Volitelná hodnota značky

Poznámky

Značky experimentu jsou uložené ve slovníku s řetězcovými klíči a řetězcovými hodnotami. Značky je možné nastavit, aktualizovat a odstranit. Značky jsou určené pro uživatele a obecně obsahují informace o významu pro uživatele experimentu.


   experiment.tag('')
   experiment.tag('DeploymentCandidate')
   experiment.tag('modifiedBy', 'Master CI')
   experiment.tag('modifiedBy', 'release pipeline') # Careful, tags are mutable

Atributy

archived_time

Vrátí čas archivace experimentu. Hodnota aktivního experimentu by měla být Žádná.

Návraty

Typ	Description
str	Archivovaný čas experimentu.

id

Návratové ID experimentu.

Návraty

Typ	Description
str	ID experimentu.

name

Vraťte název experimentu.

Návraty

Typ	Description
str	Název experimentu.

Typ	Description
dict[str]	Značky experimentu

workspace

Vraťte pracovní prostor obsahující experiment.

Návraty

Typ	Description
Workspace	Vrátí objekt pracovního prostoru.

workspace_object

(Zastaralé) Vraťte pracovní prostor obsahující experiment.

workspace Použijte atribut .

Návraty

Typ	Description
Workspace	Objekt pracovního prostoru.

Sdílet prostřednictvím

Experiment Třída

Konstruktor

Parametry

Poznámky

Metody

archive

Poznámky

delete

Parametry

from_directory

Parametry

Návraty

get_docs_url

Návraty

get_runs

Parametry

Návraty

list

Parametry

Návraty

reactivate

Parametry

Poznámky

refresh

remove_tags

Parametry

set_tags

Parametry

start_logging

Parametry

Návraty

Poznámky

submit

Parametry

Návraty

Poznámky

tag

Parametry

Poznámky

Atributy

archived_time

Návraty

id

Návraty

name

Návraty

tags

Návraty

workspace

Návraty

workspace_object

Návraty

Váš názor

Další materiály