dnn Pacchetto

Rappresenta un strumento di stima per il training negli esperimenti chainer.

DEPRECATO. Usare l'oggetto ScriptRunConfig con il proprio ambiente definito o uno degli ambienti curati di Azure ML Chainer. Per un'introduzione alla configurazione delle esecuzioni di esperimenti con ScriptRunConfig, vedere Configurare e inviare esecuzioni di training.

Versioni supportate: 5.1.0, 7.0.0

Inizializzare uno strumento di stima chainer.

Gestisce le impostazioni gloo per i processi di training distribuiti.

DEPRECATO. Usare la classe PyTorchConfiguration.

Gloo può essere specificato per un processo di training con il distributed_training parametro dello strumento di stima preconfigurato PyTorch o qualsiasi generico Estimator che supporta Gloo.

Classe per la gestione delle impostazioni gloo per i processi.

Gestisce le impostazioni mpi (Message Passing Interface) per i processi di training distribuiti.

DEPRECATO. Usare la classe MpiConfiguration.

È possibile specificare MPI per un processo con il distributed_training parametro degli estimatori Chainerpreconfigurati , PyTorche TensorFlowo con un oggetto generico Estimator.

Classe per la gestione delle impostazioni MPI per i processi.

Gestisce le impostazioni nccl per i processi di training distribuiti.

DEPRECATO. Usare la classe PyTorchConfiguration.

È possibile specificare nccl per un processo di training con il distributed_training parametro dello strumento di stima preconfigurato o qualsiasi nccl di supporto generico PyTorchEstimator .

Classe per la gestione delle impostazioni Nccl per i processi.

Gestisce le impostazioni del server dei parametri per i processi di training.

DEPRECATO. Usare la classe TensorflowConfiguration.

Classe per la gestione delle impostazioni del server dei parametri per i processi.

DEPRECATO. Usare la classe TensorflowConfiguration.

Rappresenta uno strumento di stima per il training negli esperimenti pyTorch.

DEPRECATO. Usare l'oggetto ScriptRunConfig con un ambiente definito o uno degli ambienti curati di PyTorch di Azure ML. Per un'introduzione alla configurazione delle esecuzioni dell'esperimento PyTorch con ScriptRunConfig, vedere Eseguire il training di modelli PyTorch su larga scala con Azure Machine Learning.

Versioni supportate: 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6

Inizializzare un estimator PyTorch.

Riferimento all'esecuzione di Docker. :type shm_size: str :p aram resume_from: percorso dati contenente i file del checkpoint o del modello da cui riprendere l'esperimento. :type resume_from: azureml.data.datapath.DataPath :p aram max_run_duration_seconds: tempo massimo consentito per l'esecuzione. Azure ML tenterà di eseguire automaticamente

annullare l'esecuzione se richiede più tempo di questo valore.

Rappresenta un strumento di stima per il training negli esperimenti TensorFlow.

DEPRECATO. Usare l'oggetto ScriptRunConfig con il proprio ambiente definito o uno degli ambienti curati di TensorFlow di Azure ML. Per un'introduzione alla configurazione delle esecuzioni dell'esperimento TensorFlow con ScriptRunConfig, vedere Eseguire il training di modelli TensorFlow su larga scala con Azure Machine Learning.

Versioni supportate: 1.10, 1.12, 1.13, 2.0, 2.1, 2.2

Inizializzare un estimator TensorFlow.

Riferimento all'esecuzione di Docker. :type shm_size: str :p aram resume_from: percorso dati contenente i file del checkpoint o del modello da cui riprendere l'esperimento. :type resume_from: azureml.data.datapath.DataPath :p aram max_run_duration_seconds: tempo massimo consentito per l'esecuzione. Azure ML tenterà di eseguire automaticamente

annullare l'esecuzione se richiede più tempo di questo valore.