AutoMLImageConfig 类

表示在 Azure 机器学习中提交自动化 ML 映像试验的配置。

此配置对象包含并保留用于配置试验运行的参数，以及运行时要使用的训练数据。有关选择设置的指导，请参阅： https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models

创建 AutoMLImageConfig。

构造函数

AutoMLImageConfig(task: ImageTask, compute_target: Any, training_data: TabularDataset, hyperparameter_sampling: HyperParameterSampling, iterations: int, max_concurrent_iterations: int | None = None, experiment_timeout_hours: float | int | None = None, early_termination_policy: EarlyTerminationPolicy | None = None, validation_data: TabularDataset | None = None, arguments: List[Any] | None = None, **kwargs: Any)

参数

名称	说明
task 必需	<xref:ImageTask> 要运行的任务的类型。
compute_target 必需	Any 要运行 ML 映像试验的 Azure 机器学习计算目标。仅支持具有超过 12 GB GPU 内存的远程 GPU 计算。有关计算目标的详细信息，请参阅 https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-remote 。
training_data 必需	<xref:TabularDataset> 试验中使用的定型数据。
hyperparameter_sampling 必需	<xref:HyperParameterSampling> 包含超参数空间、采样方法的对象，在某些情况下，特定采样类的其他属性。
iterations 必需	int 自动化 ML 映像试验期间要测试的不同模型和参数组合的总数。如果未指定，则默认值为 1 次迭代。
max_concurrent_iterations	Optional[int] 表示将并行执行的迭代的最大次数。默认值与提供的迭代数相同。默认值: None
experiment_timeout_hours	Optional[Union[float, int]] 在试验结束之前，所有合并的迭代所花费的最大时间量（以小时为单位）。可以是表示 15 分钟的小数值，如 0.25。如果未指定，则默认试验超时为 6 天。默认值: None
early_termination_policy	Optional[<xref:EarlyTerminationPolicy>] 在多次迭代中使用超参数优化时，提前终止策略使用。满足指定策略的条件时，将取消迭代。默认值: None
validation_data	Optional[<xref:TabularDataset>] 试验中使用的验证数据。默认值: None
arguments	Optional[List[Any]] 要传递给远程脚本的参数将运行。自变量以名称-值对的形式传递，名称必须以双短划线作为前缀。默认值: None
task 必需	<xref:ImageTask> 要运行的任务的类型。
compute_target 必需	Any 要运行 ML 映像试验的 Azure 机器学习计算目标。仅支持具有超过 12 GB GPU 内存的远程 GPU 计算。有关计算目标的详细信息，请参阅 https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-remote 。
training_data 必需	<xref:TabularDataset> 试验中使用的定型数据。
hyperparameter_sampling 必需	<xref:HyperParameterSampling> 包含超参数空间、采样方法的对象，在某些情况下，特定采样类的其他属性。
iterations 必需	int 自动化 ML 映像试验期间要测试的不同模型和参数组合的总数。如果未指定，则默认值为 1 次迭代。
max_concurrent_iterations 必需	Optional[int] 表示将并行执行的迭代的最大次数。默认值与提供的迭代数相同。
experiment_timeout_hours 必需	Optional[Union[float, int]] 在试验结束之前，所有合并的迭代所花费的最大时间量（以小时为单位）。可以是表示 15 分钟的小数值，如 0.25。如果未指定，则默认试验超时为 6 天。
early_termination_policy 必需	Optional[<xref:EarlyTerminationPolicy>] 在多次迭代中使用超参数优化时，提前终止策略使用。满足指定策略的条件时，将取消迭代。
validation_data 必需	Optional[<xref:TabularDataset>] 试验中使用的验证数据。
arguments 必需	Optional[List[Any]] 要传递给远程脚本的参数将运行。自变量以名称-值对的形式传递，名称必须以双短划线作为前缀。

通过

AutoMLImageConfig 类

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