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ReinforcementLearningRun Clase

Clase de ejecución para controlar y supervisar las ejecuciones de aprendizaje de refuerzo asociadas a un experimento y un identificador de ejecución individual.

Constructor Class ReinforcementLearningRun.

Herencia
ReinforcementLearningRun

Constructor

ReinforcementLearningRun(experiment, run_id, directory=None, _run_config=None, **kwargs)

Parámetros

Nombre Description
experiment
Requerido

Objeto de experimento.

run_id
Requerido
str

Identificador de ejecución.

directory
str

Directorio de origen.

Valor predeterminado: None
_run_config

Configuración del aprendizaje de refuerzo.

Valor predeterminado: None
kwargs
Requerido

Comentarios

El SDK de Azure Machine Learning proporciona una serie de clases interconectadas, diseñadas para ayudarle a entrenar y comparar modelos de aprendizaje automático relacionados con el problema compartido que están solucionando.

Un objeto Experiment actúa como contenedor lógico para estas ejecuciones de entrenamiento. Un objeto ReinforcementLearningConfiguration se usa para codificar la información necesaria para enviar una ejecución de entrenamiento en un experimento de aprendizaje de refuerzo. Esta información se puede enviar luego mediante el experimento. Consulte la documentación de ReinforcementLearningConfiguration para ver un ejemplo de este proceso.

Una vez que ReinforcementLearningConfiguration se ha enviado, se devuelve un objeto ReinforcementLearningRun.

Un objeto ReinforcementLearningRun proporciona acceso mediante programación a la información sobre la ejecución de aprendizaje de refuerzo asociada. Algunos ejemplos incluyen la recuperación de los registros correspondientes a una ejecución, la cancelación o finalización de una ejecución si todavía está en curso, la limpieza de los artefactos de una ejecución completada y la espera de la finalización de una ejecución actualmente en curso.

Métodos

complete

Completar la ejecución en curso

complete

Completar la ejecución en curso

complete()

Comentarios

Un ejemplo para completar la ejecución es el siguiente:


   run = experiment.submit(config=ReinforcementLearningRunConfig)
   run.complete()

Atributos

RUN_TYPE

RUN_TYPE = 'reinforcementlearning'