AutoMLImageConfig Classe

Representa a configuração para submeter uma experimentação de imagem ML automatizada no Azure Machine Learning.

Este objeto de configuração contém e mantém os parâmetros para configurar a execução da experimentação, bem como os dados de preparação a serem utilizados no tempo de execução. Para obter orientações sobre como selecionar as suas definições, consulte: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Crie um AutoMLImageConfig.

Herança

AutoMLConfig

AutoMLImageConfig

Construtor

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)

Parâmetros

Name	Description
task Necessário	<xref:ImageTask> O tipo de tarefa a executar.
compute_target Necessário	Any O destino de computação do Azure Machine Learning para executar a experimentação de imagem ML. Apenas são suportados cálculos de GPU remotos com mais de 12 GB de memória GPU. Veja https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-remote para obter mais informações sobre destinos de computação.
training_data Necessário	<xref:TabularDataset> Os dados de preparação a utilizar na experimentação.
hyperparameter_sampling Necessário	<xref:HyperParameterSampling> Objeto que contém o espaço de hiperparâmetros, o método de amostragem e, em alguns casos, propriedades adicionais para classes de amostragem específicas.
iterations Necessário	int O número total de diferentes combinações de modelos e parâmetros a testar durante uma experimentação de imagem ML automatizada. Se não for especificado, a predefinição é 1 iteração.
max_concurrent_iterations	Optional[int] Representa o número máximo de iterações que seriam executadas em paralelo. O valor predefinido é o mesmo que o número de iterações fornecidas. Default value: None
experiment_timeout_hours	Optional[Union[float, int]] A quantidade máxima de tempo em horas que todas as iterações combinadas podem demorar antes de a experimentação terminar. Pode ser um valor decimal como 0,25 que representa 15 minutos. Se não for especificado, o tempo limite da experimentação predefinido é de 6 dias. Default value: None
early_termination_policy	Optional[<xref:EarlyTerminationPolicy>] Utilização antecipada da política de terminação ao utilizar a otimização de hiperparâmetros com várias iterações. Uma iteração é cancelada quando os critérios de uma política especificada são cumpridos. Default value: None
validation_data	Optional[<xref:TabularDataset>] Os dados de validação a utilizar na experimentação. Default value: None
arguments	Optional[List[Any]] Argumentos a serem transmitidos para as execuções remotas do script. Os argumentos são transmitidos em pares nome-valor e o nome tem de ser prefixado por um travessão duplo. Default value: None
task Necessário	<xref:ImageTask> O tipo de tarefa a executar.
compute_target Necessário	Any O destino de computação do Azure Machine Learning para executar a experimentação de imagem ML. Apenas são suportados cálculos de GPU remotos com mais de 12 GB de memória GPU. Veja https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-remote para obter mais informações sobre destinos de computação.
training_data Necessário	<xref:TabularDataset> Os dados de preparação a utilizar na experimentação.
hyperparameter_sampling Necessário	<xref:HyperParameterSampling> Objeto que contém o espaço de hiperparâmetros, o método de amostragem e, em alguns casos, propriedades adicionais para classes de amostragem específicas.
iterations Necessário	int O número total de diferentes combinações de modelos e parâmetros a testar durante uma experimentação de imagem ML automatizada. Se não for especificado, a predefinição é 1 iteração.
max_concurrent_iterations Necessário	Optional[int] Representa o número máximo de iterações que seriam executadas em paralelo. O valor predefinido é o mesmo que o número de iterações fornecidas.
experiment_timeout_hours Necessário	Optional[Union[float, int]] A quantidade máxima de tempo em horas que todas as iterações combinadas podem demorar antes de a experimentação terminar. Pode ser um valor decimal como 0,25 que representa 15 minutos. Se não for especificado, o tempo limite da experimentação predefinido é de 6 dias.
early_termination_policy Necessário	Optional[<xref:EarlyTerminationPolicy>] Utilização antecipada da política de terminação ao utilizar a otimização de hiperparâmetros com várias iterações. Uma iteração é cancelada quando os critérios de uma política especificada são cumpridos.
validation_data Necessário	Optional[<xref:TabularDataset>] Os dados de validação a utilizar na experimentação.
arguments Necessário	Optional[List[Any]] Argumentos a serem transmitidos para as execuções remotas do script. Os argumentos são transmitidos em pares nome-valor e o nome tem de ser prefixado por um travessão duplo.