Chainer Classe

Représente un estimateur pour la formation dans le cadre des expériences Chainer.

DÉPRÉCIÉ. Utilisez l’objet ScriptRunConfig avec votre propre environnement défini ou l’un des environnements organisés par Azure ML Chainer. Pour une introduction à la configuration des exécutions d’expériences avec ScriptRunConfig, consultez Configurer et envoyer des exécutions de formation.

Versions prises en charge . 5.1.0, 7.0.0

Initialiser un estimateur Chainer.

Héritage

azureml.train.estimator._framework_base_estimator._FrameworkBaseEstimator

Chainer

Constructeur

Chainer(source_directory, *, compute_target=None, vm_size=None, vm_priority=None, entry_script=None, script_params=None, node_count=1, process_count_per_node=1, distributed_backend=None, distributed_training=None, use_gpu=False, use_docker=True, custom_docker_base_image=None, custom_docker_image=None, image_registry_details=None, user_managed=False, conda_packages=None, pip_packages=None, conda_dependencies_file_path=None, pip_requirements_file_path=None, conda_dependencies_file=None, pip_requirements_file=None, environment_variables=None, environment_definition=None, inputs=None, source_directory_data_store=None, shm_size=None, resume_from=None, max_run_duration_seconds=None, framework_version=None, _enable_optimized_mode=False, _disable_validation=True, _show_lint_warnings=False, _show_package_warnings=False)

Paramètres

Nom	Description
source_directory Obligatoire	str Répertoire local contenant les fichiers de configuration de l’expérience.
compute_target Obligatoire	AbstractComputeTarget ou str Cible de calcul où la formation aura lieu. Il peut s’agir d’un objet ou de la chaîne « local ».
vm_size Obligatoire	str Taille de la machine virtuelle de la cible de calcul qui sera créée pour la formation. Valeurs prises en charge : toute taille de machine virtuelle Azure.
vm_priority Obligatoire	str Priorité de la machine virtuelle de la cible de calcul qui sera créée pour la formation. Si elle n’est pas spécifiée, la valeur « dedicated » est utilisée. Valeurs prises en charge : « dedicated » et « lowpriority ». Ne prend effet que lorsque le paramètre vm_size param est spécifié dans l’entrée.
entry_script Obligatoire	str Chemin d’accès relatif au fichier contenant le script de formation.
script_params Obligatoire	dict Dictionnaire d’arguments de ligne de commande à transmettre au script de formation spécifié dans entry_script.
node_count Obligatoire	int Nombre de nœuds de la cible de calcul utilisée pour la formation. Si la valeur est supérieure à 1, un travail distribué MPI est exécuté. Seule la cible AmlCompute est prise en charge pour les travaux distribués.
process_count_per_node Obligatoire	int nombre de processus par nœud. Si la valeur est supérieure à 1, un travail distribué MPI est exécuté. Seule la cible AmlCompute est prise en charge pour les travaux distribués.
distributed_backend Obligatoire	str Back-end de communication pour la formation distribuée. DÉPRÉCIÉ. Utilisez le paramètre distributed_training. Valeurs prises en charge : « mpi ». « mpi » : MPI/Horovod Ce paramètre est obligatoire lorsque node_count ou process_count_per_node> 1. Lorsque node_count == 1 et process_count_per_node == 1, aucun back-end n’est utilisé, sauf si le back-end est explicitement défini. Seule la cible AmlCompute est prise en charge pour la formation distribuée.
distributed_training Obligatoire	Mpi Paramètres utilisés pour l’exécution d’un travail de formation distribuée. Pour exécuter un travail distribué avec le back-end MPI, utilisez l’objet Mpi afin de spécifier process_count_per_node.
use_gpu Obligatoire	bool Indique si l’environnement d’exécution de l’expérience doit prendre en charge les GPU. Si la valeur est True, une image Docker par défaut basée sur un GPU est utilisée dans l’environnement. Si la valeur est False, une image basée sur l’UC est utilisée. Les images Docker par défaut (UC ou GPU) ne sont utilisées que si le paramètre custom_docker_image n’est pas défini. Ce paramètre est uniquement utilisé dans les cibles de calcul compatibles avec Docker.
use_docker Obligatoire	bool Indique si l’environnement d’exécution de l’expérience doit être basé sur Docker.
custom_docker_base_image Obligatoire	str Nom de l’image Docker à partir de laquelle l’image à utiliser pour la formation sera générée. DÉPRÉCIÉ. Utilise le paramètre custom_docker_image. Si la valeur n’est pas définie, une image par défaut basée sur l’UC est utilisée comme image de base.
custom_docker_image Obligatoire	str Nom de l’image Docker à partir de laquelle l’image à utiliser pour la formation sera générée. Si la valeur n’est pas définie, une image par défaut basée sur l’UC est utilisée comme image de base.
image_registry_details Obligatoire	ContainerRegistry Détails du registre d’images Docker.
user_managed Obligatoire	bool Spécifie si Azure ML réutilise un environnement Python existant. Si la valeur est False, Azure ML crée un environnement Python basé sur la spécification des dépendances Conda.
conda_packages Obligatoire	list Liste des chaînes représentant les packages Conda à ajouter à l’environnement Python pour l’expérience.
pip_packages Obligatoire	list Liste des chaînes représentant les packages pip à ajouter à l’environnement Python pour l’expérience.
conda_dependencies_file_path Obligatoire	str Chemin d’accès relatif au fichier yaml des dépendances Conda. Si la valeur est spécifiée, Azure ML n’installe aucun package associé à une infrastructure. DÉPRÉCIÉ. Utilise le paramètre conda_dependencies_file.
pip_requirements_file_path Obligatoire	str Chemin d’accès relatif au fichier texte des spécifications pip. Peut être fourni en association avec le paramètre pip_packages. DÉPRÉCIÉ. Utilise le paramètre pip_requirements_file.
conda_dependencies_file Obligatoire	str Chemin d’accès relatif au fichier yaml des dépendances Conda. Si la valeur est spécifiée, Azure ML n’installe aucun package associé à une infrastructure.
pip_requirements_file Obligatoire	str Chemin d’accès relatif au fichier texte des spécifications pip. Peut être fourni en association avec le paramètre pip_packages.
environment_variables Obligatoire	dict Dictionnaire des noms et valeurs des variables d’environnement. Ces variables d’environnement sont définies sur le processus où le script utilisateur est en cours d’exécution.
environment_definition Obligatoire	Environment La définition de l’environnement pour l’expérience. Inclut PythonSection, DockerSection et les variables d’environnement. Toute option d’environnement qui n’est pas directement exposée par le biais d’autres paramètres à la construction de l’estimateur peut être définie à l’aide de ce paramètre. Si ce paramètre est spécifié, il a la priorité sur les autres paramètres liés à l’environnement, comme use_gpu, custom_docker_image, conda_packages ou pip_packages. Des erreurs sont signalées pour les combinaisons non valides.
inputs Obligatoire	list Liste d’objets DataReference ou DatasetConsumptionConfig à utiliser comme entrée.
source_directory_data_store Obligatoire	Datastore Magasin de données de stockage pour le partage de projet.
shm_size Obligatoire	str Taille du bloc de mémoire partagée du conteneur Docker. Si la valeur n’est pas définie, la valeur par défaut azureml.core.environment._DEFAULT_SHM_SIZE est utilisée. Pour plus d’informations, consultez Informations de référence sur l’exécution de Docker.
resume_from Obligatoire	DataPath Chemin d’accès aux données contenant le point de contrôle ou les fichiers de modèle à partir desquels reprendre l’expérience.
max_run_duration_seconds Obligatoire	int Durée maximale autorisée pour l’exécution. Azure ML tentera d’annuler automatiquement l’exécution si elle prend plus de temps que cette valeur.
framework_version Obligatoire	str Version de Chainer à utiliser pour exécuter le code de formation. Chainer.get_supported_versions() renvoie la liste des versions prises en charge par le SDK actuel.
source_directory Obligatoire	str Répertoire local contenant les fichiers de configuration de l’expérience.
compute_target Obligatoire	AbstractComputeTarget ou str Cible de calcul où la formation aura lieu. Il peut s’agir d’un objet ou de la chaîne « local ».
vm_size Obligatoire	str Taille de la machine virtuelle de la cible de calcul qui sera créée pour la formation. Valeurs prises en charge : toute taille de machine virtuelle Azure.
vm_priority Obligatoire	str Priorité de la machine virtuelle de la cible de calcul qui sera créée pour la formation. S’il n’est pas spécifié, la valeur par défaut est « dedicated ». Valeurs prises en charge : « dedicated » et « lowpriority ». Cela prend effet uniquement lorsque l’vm_size param est spécifié dans l’entrée.
entry_script Obligatoire	str Chemin d’accès relatif au fichier contenant le script de formation.
script_params Obligatoire	dict Dictionnaire d’arguments de ligne de commande à transmettre au script de formation spécifié dans entry_script.
node_count Obligatoire	int Nombre de nœuds de la cible de calcul utilisée pour la formation. Si la valeur est supérieure à 1, un travail distribué MPI est exécuté. Seule la cible AmlCompute est prise en charge pour les travaux distribués.
process_count_per_node Obligatoire	int nombre de processus par nœud. Si la valeur est supérieure à 1, un travail distribué MPI est exécuté. Seule AmlCompute la cible de calcul cible est prise en charge pour les travaux distribués.
distributed_backend Obligatoire	str Back-end de communication pour la formation distribuée. DÉPRÉCIÉ. Utilisez le paramètre distributed_training. Valeurs prises en charge : « mpi ». « mpi » : MPI/Horovod Ce paramètre est obligatoire lorsque node_count ou process_count_per_node> 1. Lorsque node_count == 1 et process_count_per_node == 1, aucun back-end n’est utilisé, sauf si le back-end est explicitement défini. Seule la cible AmlCompute est prise en charge pour la formation distribuée.
distributed_training Obligatoire	Mpi Paramètres utilisés pour l’exécution d’un travail de formation distribuée. Pour exécuter un travail distribué avec le back-end MPI, utilisez l’objet Mpi afin de spécifier process_count_per_node.
use_gpu Obligatoire	bool Indique si l’environnement d’exécution de l’expérience doit prendre en charge les GPU. Si la valeur est True, une image Docker par défaut basée sur le GPU sera utilisée dans l’environnement. Si la valeur est false, une image basée sur l’UC sera utilisée. Les images Docker par défaut (UC ou GPU) sont utilisées uniquement si le paramètre custom_docker_image n’est pas défini. Ce paramètre est utilisé uniquement dans les cibles de calcul compatibles avec Docker.
use_docker Obligatoire	bool Indique si l’environnement d’exécution de l’expérience doit être basé sur Docker.
custom_docker_base_image Obligatoire	str Nom de l’image Docker à partir de laquelle l’image à utiliser pour la formation sera générée. DÉPRÉCIÉ. Utilise le paramètre custom_docker_image. Si la valeur n’est pas définie, une image par défaut basée sur l’UC est utilisée comme image de base.
custom_docker_image Obligatoire	str Nom de l’image Docker à partir de laquelle l’image à utiliser pour la formation sera générée. Si la valeur n’est pas définie, une image par défaut basée sur l’UC est utilisée comme image de base.
image_registry_details Obligatoire	ContainerRegistry Détails du registre d’images Docker.
user_managed Obligatoire	bool Spécifie si Azure ML réutilise un environnement Python existant. Si la valeur est False, Azure ML crée un environnement Python basé sur la spécification des dépendances Conda.
conda_packages Obligatoire	list Liste des chaînes représentant les packages Conda à ajouter à l’environnement Python pour l’expérience.
pip_packages Obligatoire	list Liste des chaînes représentant les packages pip à ajouter à l’environnement Python pour l’expérience.
conda_dependencies_file_path Obligatoire	str Chemin d’accès relatif au fichier yaml des dépendances Conda. Si la valeur est spécifiée, Azure ML n’installe aucun package associé à une infrastructure. DÉPRÉCIÉ. Utilise le paramètre conda_dependencies_file.
pip_requirements_file_path Obligatoire	str Chemin d’accès relatif au fichier texte des spécifications pip. Peut être fourni en association avec le paramètre pip_packages. DÉPRÉCIÉ. Utilise le paramètre pip_requirements_file.
conda_dependencies_file Obligatoire	str Chemin d’accès relatif au fichier yaml des dépendances Conda. Si la valeur est spécifiée, Azure ML n’installe aucun package associé à une infrastructure.
pip_requirements_file Obligatoire	str Chemin d’accès relatif au fichier texte des spécifications pip. Peut être fourni en association avec le paramètre pip_packages.
environment_variables Obligatoire	dict Dictionnaire des noms et valeurs des variables d’environnement. Ces variables d’environnement sont définies sur le processus où le script utilisateur est en cours d’exécution.
environment_definition Obligatoire	Environment La définition de l’environnement pour l’expérience. Inclut PythonSection, DockerSection et les variables d’environnement. Toute option d’environnement qui n’est pas directement exposée par le biais d’autres paramètres à la construction de l’estimateur peut être définie à l’aide de ce paramètre. Si ce paramètre est spécifié, il a la priorité sur les autres paramètres liés à l’environnement, comme use_gpu, custom_docker_image, conda_packages ou pip_packages. Des erreurs sont signalées pour les combinaisons non valides.
inputs Obligatoire	list Liste de azureml.data.data_reference. Objets DataReference à utiliser comme entrée.
source_directory_data_store Obligatoire	Datastore Magasin de données de stockage pour le partage de projet.
shm_size Obligatoire	str Taille du bloc de mémoire partagée du conteneur Docker. Si la valeur n’est pas définie, la valeur par défaut azureml.core.environment._DEFAULT_SHM_SIZE est utilisée. Pour plus d’informations, consultez Informations de référence sur l’exécution de Docker.
resume_from Obligatoire	DataPath Chemin d’accès aux données contenant le point de contrôle ou les fichiers de modèle à partir desquels reprendre l’expérience.
max_run_duration_seconds Obligatoire	int Durée maximale autorisée pour l’exécution. Azure ML tentera d’annuler automatiquement l’exécution si elle prend plus de temps que cette valeur.
framework_version Obligatoire	str Version de Chainer à utiliser pour exécuter le code de formation. Chainer.get_supported_versions() renvoie la liste des versions prises en charge par le SDK actuel.
_enable_optimized_mode Obligatoire	bool Activez la génération d’environnement incrémentielle avec des images d’infrastructure prédéfinies pour accélérer la préparation de l’environnement. Une image d’infrastructure prédéfinie est basée sur des images de base processeur/GPU Azure ML par défaut avec des dépendances d’infrastructure préinstallées.
_disable_validation Obligatoire	bool Désactivez la validation du script avant d’exécuter la soumission. La valeur par défaut est True.
_show_lint_warnings Obligatoire	bool Afficher les avertissements de linting de script. La valeur par défaut est False.
_show_package_warnings Obligatoire	bool Afficher les avertissements de validation de package. La valeur par défaut est False.

Remarques

Pendant l’envoi d’un travail de formation, Azure ML exécute votre script dans un environnement Conda au sein d’un conteneur Docker. Les dépendances suivantes sont installées sur les conteneurs Chainer.

Dépendances | Chainer 5.1.0 | Chainer 7.0.0 | —————————- | —————– | ————— | Python | 3.6.2 | 3.6.2 | CUDA (Image GPU uniquement) | 9.0 | 9.0 | cuDNN (Image GPU uniquement) | 7.6.3 | 7.6.3 | NCCL (Image GPU uniquement) | 2.4.8 | 2.4.8 | azureml-defaults | Latest | Latest | IntelMpi | 2018.3.222 | 2018.3.222 | horovod | 0.15.2 | 0.15.2 | miniconda | 4.5.11 | 4.5.11 | chainer | 5.1.0 | 7.0.0 | cupy-cuda90 (Image GPU uniquement) | 5.2.0 | 7.0.0 | git | 2.7.4 | 2.7.4 |

Les images Docker étendent Ubuntu 16.04.

Pour installer d’autres dépendances, vous pouvez utiliser le paramètre pip_packages ou conda_packages. Vous pouvez également spécifier le paramètre pip_requirements_file ou conda_dependencies_file. Vous pouvez aussi créer votre propre image et transmettre le paramètre custom_docker_image au constructeur de l’estimateur.

Pour plus d’informations sur les conteneurs Docker utilisés dans la formation Chainer, consultez https://github.com/Azure/AzureML-Containers.

Attributs

DEFAULT_VERSION

DEFAULT_VERSION = '5.1.0'

FRAMEWORK_NAME

FRAMEWORK_NAME = 'Chainer'