ReinforcementLearningRun Klas

Een uitvoeringsklasse voor het verwerken en bewaken van versterkingsleeruitvoeringen die zijn gekoppeld aan een experiment en een afzonderlijke uitvoerings-id.

Class ReinforcementLearningRun constructor.

Overname

Run

ReinforcementLearningRun

Constructor

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

Parameters

Name	Description
experiment Vereist	Experiment Het experimentobject.
run_id Vereist	str De uitvoerings-id.
directory	str De bronmap. Default value: None
_run_config	ReinforcementLearningConfiguration De versterkingsleerconfiguratie. Default value: None
kwargs Vereist	dict

Opmerkingen

De Azure Machine Learning SDK biedt u een reeks onderling verbonden klassen, die zijn ontworpen om u te helpen machine learning-modellen te trainen en te vergelijken die zijn gerelateerd aan het gedeelde probleem dat ze oplossen.

Een Experiment fungeert als een logische container voor deze trainingsuitvoeringen. Een ReinforcementLearningConfiguration -object wordt gebruikt om de informatie te codificeren die nodig is voor het indienen van een trainingsuitvoering in een reinforcement learning-experiment. Deze kunnen vervolgens worden verzonden via het experiment. Raadpleeg de documentatie in ReinforcementLearningConfiguration voor een voorbeeld van dit proces.

Zodra de ReinforcementLearningConfiguration is verzonden, wordt een ReinforcementLearningRun-object geretourneerd.

Een ReinforcementLearningRun-object geeft u programmatische toegang tot informatie over de bijbehorende Reinforcement Learning-uitvoering. Enkele voorbeelden zijn het ophalen van de logboeken die overeenkomen met een uitvoering, het annuleren of voltooien van een uitvoering als deze nog wordt uitgevoerd, het opschonen van de artefacten van een voltooide uitvoering en het wachten op voltooiing van een uitvoering die momenteel wordt uitgevoerd.

Methoden

complete

De lopende uitvoering voltooien

complete

De lopende uitvoering voltooien

complete()

Opmerkingen

Een voorbeeld om de uitvoering te voltooien is als volgt:

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

Kenmerken

RUN_TYPE

RUN_TYPE = 'reinforcementlearning'