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ReinforcementLearningConfiguration Classe

Representa a configuração para execuções de aprendizagem por reforço direcionadas a destinos de computação do Azure Machine Learning.

O objeto ReinforcementLearningConfiguration encapsula as informações necessárias para enviar uma execução de aprendizagem de reforço em um experimento. Ele inclui informações sobre cabeça, trabalhadores e alvos de computação para executar execuções de experimento.

Construtor

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

Parâmetros

Name Description
head_configuration
Necessário

A configuração para cabeça.
worker_configuration
Necessário
WorkerConfiguration

A configuração para os trabalhadores.
max_run_duration_seconds
Necessário
int

O tempo máximo permitido para a execução em segundos. O Azure ML tentará cancelar automaticamente o trabalho se demorar mais do que esse valor.
cluster_coordination_timeout_seconds
Necessário
int

O tempo máximo em segundos que o trabalho pode levar para iniciar depois de ter passado o estado enfileirado.
source_directory
Necessário
str

O diretório que contém código ou configuração para o head run.
framework
Necessário
RLFramework

Estrutura de orquestração a ser usada no experimento. O padrão é Ray versão 0.8.0

Métodos

load

Carregue um arquivo de configuração de execução de aprendizagem de reforço salvo anteriormente a partir de um arquivo no disco.

Se path apontar para um arquivo, o ReinforcementLearningConfiguration será carregado a partir desse arquivo.

Se path apontar para um diretório, que deve ser um diretório de projeto, o ReinforcementLearningConfiguration será carregado de <path>/.azureml/<name> ou <path>/aml_config/<name>.
save

Salve o ReinforcementLearningConfiguration em um arquivo no disco.

A UserErrorException é levantado quando:

  • O ReinforcementLearningConfiguration não pode ser salvo com o nome especificado.

  • Nenhum name parâmetro foi especificado.

  • Nenhum path parâmetro é inválido.

Se path for do formato <dir_path>/<file_name> onde <dir_path> é um diretório válido, então o ReinforcementLearningConfiguration é salvo em <dir_path>/<file_name>.

Se path apontar para um diretório, que deve ser um diretório de projeto, o ReinforcementLearningConfiguration será salvo em <path>/.azureml/<name> ou <path>/aml_config/<name>.

Esse método é útil ao editar a configuração manualmente ou ao compartilhar a configuração com a CLI.

load

Carregue um arquivo de configuração de execução de aprendizagem de reforço salvo anteriormente a partir de um arquivo no disco.

Se path apontar para um arquivo, o ReinforcementLearningConfiguration será carregado a partir desse arquivo.

Se path apontar para um diretório, que deve ser um diretório de projeto, o ReinforcementLearningConfiguration será carregado de <path>/.azureml/<name> ou <path>/aml_config/<name>.

static load(path=None, name=None)

Parâmetros

Name Description
path
str

Um usuário selecionou o diretório raiz para executar configurações. Normalmente, este é o repositório Git ou o diretório raiz do projeto Python. Para compatibilidade com versões anteriores, a configuração também será carregada do subdiretório .azureml ou aml_config. Se o arquivo não estiver nesses diretórios, o arquivo será carregado a partir do caminho especificado. O caminho assume como padrão o diretório de trabalho atual se não for fornecido.

Default value: None
name
str

O nome do arquivo de configuração.

Default value: None

Devoluções

Tipo Description
ReinforcementLearningConfiguration

O objeto de configuração de execução de aprendizagem de reforço.

save

Salve o ReinforcementLearningConfiguration em um arquivo no disco.

A UserErrorException é levantado quando:

  • O ReinforcementLearningConfiguration não pode ser salvo com o nome especificado.

  • Nenhum name parâmetro foi especificado.

  • Nenhum path parâmetro é inválido.

Se path for do formato <dir_path>/<file_name> onde <dir_path> é um diretório válido, então o ReinforcementLearningConfiguration é salvo em <dir_path>/<file_name>.

Se path apontar para um diretório, que deve ser um diretório de projeto, o ReinforcementLearningConfiguration será salvo em <path>/.azureml/<name> ou <path>/aml_config/<name>.

Esse método é útil ao editar a configuração manualmente ou ao compartilhar a configuração com a CLI.

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

Parâmetros

Name Description
separate_environment_yaml
bool

Indica se a configuração do ambiente Conda deve ser salva. Se True, a configuração do ambiente Conda é salva em um arquivo YAML chamado '<type>_environment.yml'.

Default value: False
path
str

Um usuário selecionou o diretório raiz para executar configurações. Normalmente, este é o repositório Git ou o diretório raiz do projeto Python. A configuração é salva em um subdiretório chamado .azureml.

Default value: None
name
str

[Obrigatório] O nome do arquivo de configuração.

Default value: None

Devoluções

Tipo Description
None