runconfig 模块
包含用于在 Azure 机器学习中管理试验运行配置的功能。
本模块 RunConfiguration中的关键类封装在指定计算目标上提交训练运行所需的信息。 该配置包括一组广泛的行为定义,例如是使用现有 Python 环境还是使用从规范生成的 Conda 环境。
通过 RunConfiguration 访问模块中的其他配置类。
类
| AmlComputeConfiguration |
表示面向 AmlCompute 的试验的配置信息。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 类 AmlComputeConfiguration 构造函数。 |
| ApplicationEndpointConfiguration |
表示服务的配置信息。 类 ApplicationEndpointConfiguration 构造函数。 |
| AzureContainerRegistry |
表示 Azure 容器注册表的配置信息。 AzureContainerRegistry 将弃用。 使用 ContainerRegistry 类。 类 AzureContainerRegistry 构造函数。 |
| ContainerRegistry |
表示容器注册表的配置信息。 ContainerRegistry 将弃用。 使用 ContainerRegistry 类。 类 ContainerRegistry 构造函数。 |
| Data |
表示如何在运行配置中使用数据。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 类 DataSetPathRunConfiguration 构造函数。 |
| DataLocation |
在 Data 类中用于管理在运行中使用的数据位置。 类数据集构造函数。 |
| DataPath |
目前尚未使用。 类 DataPath 构造函数。 |
| DataReferenceConfiguration |
表示在运行期间可用的特定于配置的数据源。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 类 DataReferenceConfiguration 构造函数。 |
| DatacacheConfiguration |
注释 这是一个实验类,随时可能会更改。 有关详细信息,请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。 表示如何在运行配置中使用 datacache。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 类 DatacacheConfiguration 构造函数。 |
| Dataset |
表示对将在运行中使用的已保存或已注册数据集的引用。 在典型的训练方案中,不会使用此类。 而是从 Dataset 类创建数据集,然后将其传递到训练脚本中。 有关详细信息,请参阅 “添加和注册数据集”。 初始化 Dataset 对象。 |
| DatasetRegistrationOptions |
指定如何保存数据集的选项。 此类在类中使用 RegistrationOptions 。 创建 DatasetRegistrationOptions 对象。 |
| DockerConfiguration |
表示作业的 Docker 运行时配置。 DockerConfiguration 构造函数类。 |
| EnvironmentDefinition |
荒废的。 使用对象 Environment 。 类 EnvironmentDefinition 构造函数。 |
| GlobsOptions |
用于指定如何基于 glob 模式进行筛选的选项。 此类在类中使用 OutputOptions 。 创建 GlobsOptions 对象。 |
| HdiConfiguration |
表示面向 HDInsightCompute 的试验的配置信息。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 可以使用“cluster”或“client”的值 指定字段yarn_deploy_mode 。 类 HdiConfiguration 构造函数。 |
| HistoryConfiguration |
表示在试验中禁用或启用试验历史记录日志记录功能的配置信息。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 Class HistoryConfiguration 构造函数。 |
| KubernetesComputeConfiguration |
表示面向 KubernetesCompute 的试验的配置信息。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 类 KubernetesComputeConfiguration 构造函数。 |
| MountOptions |
装载用于控制上传行为方式的选项。 此类在类中使用 OutputOptions 。 创建 MountOptions 对象。 |
| MpiConfiguration |
表示分布式 MPI 作业的配置信息。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 类 MpiConfiguration 构造函数。 |
| OutputData |
表示应如何上传和跟踪输出。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 创建 OutputData 对象。 |
| OutputOptions |
有关如何上传数据以及如何跟踪已上传数据的其他选项。 此类在类中使用 OutputData 。 创建 OutputOptions 对象。 |
| ParallelTaskConfiguration |
表示分布式 ParallelTask 作业的配置信息。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 类 ParallelTaskConfiguration 构造函数。 |
| PyTorchConfiguration |
表示分布式 PyTorch 作业的配置信息。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 PyTorchConfiguration 构造函数类。 |
| RegistrationOptions |
用于指定如何保存和注册实体的选项。 此类在类中使用 OutputOptions 。 创建 RegistrationOptions 对象。 |
| RunConfiguration |
表示针对 Azure 机器学习中不同计算目标的试验运行的配置。 RunConfiguration 对象封装在试验中提交训练运行所需的信息。 通常,不会直接创建 RunConfiguration 对象,而是从返回它的方法(如 submit 类的方法 Experiment )获取一个。 RunConfiguration 是一种基本环境配置,也用于其他类型的配置步骤,具体取决于要触发的运行类型。 例如,设置时 PythonScriptStep,可以访问步骤的 RunConfiguration 对象,并配置 Conda 依赖项或访问运行的环境属性。 有关运行配置的示例,请参阅 “选择”并使用计算目标来训练模型。 使用默认设置初始化 RunConfiguration。 |
| SparkConfiguration |
表示面向 Apache Spark 的试验运行的配置信息。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 类 SparkConfiguration 构造函数。 |
| TensorflowConfiguration |
表示使用 Tensorflow 的试验的配置信息。 此类在类中使用 RunConfiguration 。 类 TensorflowConfiguration 构造函数。 |
| UploadOptions |
上传用于控制上传行为方式的选项。 此类在类中使用 OutputOptions 。 创建 UploadOptions 对象。 |
| Uri |
表示 URI 引用。 初始化 Uri 对象。 |