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ReinforcementLearningConfiguration クラス

Azure Machine Learning コンピューティング ターゲットをターゲットとする強化学習実行の構成を表します。

ReinforcementLearningConfiguration オブジェクトは、実験で強化学習の実行を送信するために必要な情報をカプセル化します。 これには、実験の実行に使用するヘッド、ワーカー、コンピューティング ターゲットに関する情報が含まれています。

コンストラクター

ReinforcementLearningConfiguration(head_configuration, worker_configuration, max_run_duration_seconds=None, cluster_coordination_timeout_seconds=None, source_directory=None, _path=None, _name=None, framework=None)

パラメーター

名前 説明
head_configuration
必須

ヘッドの構成。
worker_configuration
必須
WorkerConfiguration

ワーカーの構成。
max_run_duration_seconds
必須
int

実行の最大許容時間 (秒単位)。 Azure ML は、この値よりも時間がかかる場合に、ジョブを自動的に取り消そうとします。
cluster_coordination_timeout_seconds
必須
int

キューに登録された状態に合格したジョブの開始に要する最大時間 (秒)。
source_directory
必須
str

ヘッドランのコードまたは構成を含むディレクトリ。
framework
必須
RLFramework

実験で使用するオーケストレーション フレームワーク。 既定値は Ray バージョン 0.8.0 です

メソッド

load

ディスク上のファイルから、以前に保存した強化学習実行構成ファイルを読み込みます。

pathがファイルを指している場合は、そのファイルから ReinforcementLearningConfiguration が読み込まれます。

pathがプロジェクト ディレクトリであるディレクトリを指している場合、ReinforcementLearningConfiguration は <path>/.azureml/<name> または <path>/aml_config/<name> から読み込まれます。
save

ディスク上のファイルに ReinforcementLearningConfiguration を保存します。

UserErrorExceptionは、次の場合に発生します。

  • 指定した名前で ReinforcementLearningConfiguration を保存することはできません。

  • パラメーター name 指定されませんでした。

  • path パラメーターが無効ではありません。

pathが有効なディレクトリである<dir_path>/<file_name>形式の場合、<dir_path>は <dir_path>/<file_name> に保存されます。

pathがプロジェクト ディレクトリである必要があるディレクトリを指している場合、ReinforcementLearningConfiguration は <path>/.azureml/<name> または <path>/aml_config/<name> に保存されます。

この方法は、構成を手動で編集する場合、または CLI で構成を共有する場合に便利です。

load

ディスク上のファイルから、以前に保存した強化学習実行構成ファイルを読み込みます。

pathがファイルを指している場合は、そのファイルから ReinforcementLearningConfiguration が読み込まれます。

pathがプロジェクト ディレクトリであるディレクトリを指している場合、ReinforcementLearningConfiguration は <path>/.azureml/<name> または <path>/aml_config/<name> から読み込まれます。

static load(path=None, name=None)

パラメーター

名前 説明
path
str

ユーザーが実行構成のルート ディレクトリを選択しました。 通常、これは Git リポジトリまたは Python プロジェクトのルート ディレクトリです。 下位互換性のために、構成は .azureml または aml_config サブディレクトリからも読み込まれます。 ファイルがこれらのディレクトリにない場合は、指定したパスからファイルが読み込まれます。 指定しない場合、パスは既定で現在の作業ディレクトリに設定されます。

規定値: None
name
str

構成ファイル名。

規定値: None

戻り値

型 説明
ReinforcementLearningConfiguration

強化学習実行構成オブジェクト。

save

ディスク上のファイルに ReinforcementLearningConfiguration を保存します。

UserErrorExceptionは、次の場合に発生します。

  • 指定した名前で ReinforcementLearningConfiguration を保存することはできません。

  • パラメーター name 指定されませんでした。

  • path パラメーターが無効ではありません。

pathが有効なディレクトリである<dir_path>/<file_name>形式の場合、<dir_path>は <dir_path>/<file_name> に保存されます。

pathがプロジェクト ディレクトリである必要があるディレクトリを指している場合、ReinforcementLearningConfiguration は <path>/.azureml/<name> または <path>/aml_config/<name> に保存されます。

この方法は、構成を手動で編集する場合、または CLI で構成を共有する場合に便利です。

save(path=None, name=None, separate_environment_yaml=False)

パラメーター

名前 説明
separate_environment_yaml
bool

Conda 環境構成を保存するかどうかを示します。 True の場合、Conda 環境の構成は '<type>_environment.yml' という名前の YAML ファイルに保存されます。

規定値: False
path
str

ユーザーが実行構成のルート ディレクトリを選択しました。 通常、これは Git リポジトリまたは Python プロジェクトのルート ディレクトリです。 構成は、.azureml という名前のサブディレクトリに保存されます。

規定値: None
name
str

[必須]構成ファイル名。

規定値: None

戻り値

型 説明
None