MachineLearningSweepJob クラス

定義

名前空間:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models

アセンブリ:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll

パッケージ:

Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.1.1

スイープ ジョブ定義。

public class MachineLearningSweepJob : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobProperties

type MachineLearningSweepJob = class
    inherit MachineLearningJobProperties

Public Class MachineLearningSweepJob
Inherits MachineLearningJobProperties

継承

Object

MachineLearningResourceBase

MachineLearningJobProperties

MachineLearningSweepJob

コンストラクター

MachineLearningSweepJob(MachineLearningObjective, SamplingAlgorithm, BinaryData, MachineLearningTrialComponent)

MachineLearningSweepJob の新しいインスタンスを初期化します。

プロパティ

ComponentId	コンポーネント リソースの ARM リソース ID。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
ComputeId	コンピューティング リソースの ARM リソース ID。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Description	資産の説明テキスト。 (継承元 MachineLearningResourceBase)
DisplayName	ジョブの表示名。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
EarlyTermination	早期終了ポリシーを使用すると、実行が完了する前にパフォーマンスの低い実行をキャンセルできます。基底クラスであることに注意 MachineLearningEarlyTerminationPolicy してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 がTruncationSelectionPolicy含まれます。BanditPolicyMedianStoppingPolicy
ExperimentName	ジョブが属する実験の名前。 設定されていない場合、ジョブは "Default" 実験に配置されます。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Identity	ID の構成。 設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、UserIdentity、または null のいずれかである必要があります。 null の場合、既定値は AmlToken になります。 基底クラスであることに注意 MachineLearningIdentityConfiguration してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 がMachineLearningUserIdentity含まれます。AmlTokenMachineLearningManagedIdentity (継承元 MachineLearningJobProperties)
Inputs	ジョブで使用される入力データ バインディングのマッピング。 基底クラスであることに注意 MachineLearningJobInput してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningLiteralJobInput、MachineLearningFlowModelJobInput、MachineLearningTritonModelJobInputMachineLearningTableJobInputMachineLearningUriFileJobInput、および がMachineLearningUriFolderJobInput含まれます。MachineLearningCustomModelJobInput
IsArchived	資産はアーカイブされていますか? (継承元 MachineLearningJobProperties)
Limits	スイープ ジョブの制限。
NotificationSetting	ジョブの通知設定。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Objective	[必須]最適化の目標。
Outputs	ジョブで使用される出力データ バインディングのマッピング。 基底クラスであることに注意 MachineLearningJobOutput してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningFlowModelJobOutput、MachineLearningTritonModelJobOutputMachineLearningTableJobOutputMachineLearningUriFileJobOutput、および MachineLearningUriFolderJobOutputが含まれます。MachineLearningCustomModelJobOutput
Properties	資産プロパティ ディクショナリ。 (継承元 MachineLearningResourceBase)
SamplingAlgorithm	[必須]ハイパーパラメーター サンプリング アルゴリズム 基本クラスであることに注意 SamplingAlgorithm してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 がRandomSamplingAlgorithm含まれます。BayesianSamplingAlgorithmGridSamplingAlgorithm
SearchSpace	[必須]各パラメーターとその分布を含むディクショナリ。 ディクショナリ キーは、 パラメーターの名前です このプロパティにオブジェクトを割り当てるには、 を使用します FromObjectAsJson<T>(T, JsonSerializerOptions)。 このプロパティに既に書式設定された json 文字列を割り当てるには、 を使用します FromString(String)。 例 : BinaryData.FromObjectAsJson("foo")ペイロード "foo" を作成します。 BinaryData.FromString("\"foo\"")ペイロード "foo" を作成します。 BinaryData.FromObjectAsJson(new { key = "value" }){ "key": "value" }のペイロードを作成します。 BinaryData.FromString("{\"key\": \"value\"}"){ "key": "value" }のペイロードを作成します。
SecretsConfiguration	実行時に使用可能にするシークレットの構成。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Services	JobEndpoints の一覧。 ローカル ジョブの場合、ジョブ エンドポイントのエンドポイント値は FileStreamObject になります。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Status	ジョブの状態。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Tags	タグ辞書。 タグは追加、削除、更新できます。 (継承元 MachineLearningResourceBase)
Trial	[必須]試用版コンポーネントの定義。