run 모듈
Azure Machine Learning에서 실험 메트릭 및 아티팩트 관리 기능을 포함합니다.
클래스
| InputDatasets |
실행에서 구체화된 데이터 세트를 보관하기 위한 컨테이너를 정의합니다. InputDatasets 개체를 초기화합니다. |
| LinkOutput |
실행에서 출력 경로를 보유하기 위한 컨테이너를 정의합니다. ... 설명: LinkOutput 개체는 데이터 평면의 데이터 세트와 연결되는 OutputData입니다. LinkOutput 개체를 초기화합니다. |
| OutputDatasets |
실행에서 출력 경로를 보유하기 위한 컨테이너를 정의합니다. OutputDatasets 개체를 초기화합니다. |
| Run |
모든 Azure Machine Learning 실험 실행에 대한 기본 클래스를 정의합니다. 실행은 실험의 단일 평가판을 나타냅니다. 실행은 평가판의 비동기 실행을 모니터링하고, 메트릭을 기록하고, 평가판의 출력을 저장하고, 결과를 분석하고 평가판에서 생성된 아티팩트 액세스에 사용됩니다. 실행 개체는 HyperDrive 실행, 파이프라인 실행 및 AutoML 실행을 포함하여 Azure Machine Learning의 다양한 시나리오에서 모델을 학습하는 스크립트를 제출할 때 만들어집니다. Run 개체는 사용자 submit 또는 start_logging 클래스를 Experiment 사용할 때도 만들어집니다. 실험 및 실행을 시작하려면 다음을 참조하세요. Run 개체를 초기화합니다. |
함수
get_run
실행 ID를 사용하여 이 실험에 대한 실행을 가져옵니다.
get_run(experiment, run_id, rehydrate=True, clean_up=True)매개 변수
| Name | Description |
|---|---|
|
experiment
필수
|
포함하는 실험입니다. |
|
run_id
필수
|
실행 ID입니다. |
|
rehydrate
|
<xref:boolean>
원래 실행 개체가 반환되는지 아니면 기본 실행 개체인지를 나타냅니다. True이면 이 함수는 원래 실행 개체 형식을 반환합니다. 예를 들어 AutoML 실행 AutoMLRun 의 경우 개체가 반환되고 HyperDrive 실행의 경우 개체가 HyperDriveRun 반환됩니다. False이면 함수는 개체를 반환합니다 Run . Default value: True
|
|
clean_up
|
true이면 run_base _register_kill_handler 호출합니다. Default value: True
|
반환
| 형식 | Description |
|---|---|
|
제출된 실행입니다. |