Chainer クラス
Chainer 実験のトレーニングの推定器を表します。
非推奨。 独自に定義した環境、または Azure ML Chainer のキュレートされた環境の 1 つで ScriptRunConfig オブジェクトを使用します。 ScriptRunConfig で実験の実行を構成する方法の概要については、「トレーニングの実行を構成して送信する」を参照してください。
サポートされているバージョン: 5.1.0、7.0.0
Chainer 推定器を初期化します。
- 継承
-
azureml.train.estimator._framework_base_estimator._FrameworkBaseEstimatorChainer
コンストラクター
Chainer(source_directory, *, compute_target=None, vm_size=None, vm_priority=None, entry_script=None, script_params=None, node_count=1, process_count_per_node=1, distributed_backend=None, distributed_training=None, use_gpu=False, use_docker=True, custom_docker_base_image=None, custom_docker_image=None, image_registry_details=None, user_managed=False, conda_packages=None, pip_packages=None, conda_dependencies_file_path=None, pip_requirements_file_path=None, conda_dependencies_file=None, pip_requirements_file=None, environment_variables=None, environment_definition=None, inputs=None, source_directory_data_store=None, shm_size=None, resume_from=None, max_run_duration_seconds=None, framework_version=None, _enable_optimized_mode=False, _disable_validation=True, _show_lint_warnings=False, _show_package_warnings=False)パラメーター
- compute_target
- AbstractComputeTarget または str
トレーニングが発生するコンピューティング先。 これは、オブジェクトまたは文字列 "local" のいずれかです。
- vm_priority
- str
トレーニング用に作成されるコンピューティング先の VM 優先度。 指定しない場合は、'dedicated' が使用されます。
サポートされる値: 'dedicated' と 'lowpriority'。
これは、入力で vm_size param を指定した場合にのみ有効になります。
- node_count
- int
トレーニングに使用するコンピューティング先のノードの数。 1 より大きい場合は、MPI 分散ジョブが実行されます。 分散ジョブには、AmlCompute ターゲットのみがサポートされています。
- process_count_per_node
- int
ノードあたりのプロセスの数。 1 より大きい場合は、MPI 分散ジョブが実行されます。 分散ジョブには、AmlCompute ターゲットのみがサポートされています。
- distributed_backend
- str
分散トレーニング用の通信バックエンド。
非推奨。 distributed_training パラメーターを使用します。
サポートされる値: 'mpi'。
'mpi': MPI/Horovod
このパラメーターは、node_count または process_count_per_node> 1 の場合に必要です。
node_count == 1 かつ process_count_per_node == 1 の場合、バックエンドが明示的に設定されていない限り、バックエンドは使用されません。 分散トレーニングでは、AmlCompute ターゲットのみがサポートされています。
- distributed_training
- Mpi
分散トレーニング ジョブを実行するためのパラメーター。
MPI バックエンドで分散ジョブを実行する場合は、Mpi オブジェクトを使用して process_count_per_node を指定します。
- use_gpu
- bool
実験を実行する環境で GPU をサポートする必要があるかどうかを指定します。
true の場合、GPU ベースの既定の Docker イメージが環境で使用されます。 false の場合、CPU ベースのイメージが使用されます。 既定の Docker イメージ (CPU または GPU) は、custom_docker_image パラメーターを設定していない場合にのみ使用されます。 この設定は、Docker 対応のコンピューティング先でのみ使用されます。
- custom_docker_base_image
- str
Docker イメージの名前。トレーニングに使用するイメージは、この Docker イメージからビルドされます。
非推奨。 custom_docker_image パラメーターを使用します。
設定しない場合は、既定の CPU ベースのイメージが基本イメージとして使用されます。
- custom_docker_image
- str
Docker イメージの名前。トレーニングに使用するイメージは、この Docker イメージからビルドされます。 設定しない場合は、既定の CPU ベースのイメージが基本イメージとして使用されます。
- user_managed
- bool
Azure ML が既存の Python 環境を再利用するかどうかを指定します。 false の場合、conda の依存関係の仕様に基づいて、Azure ML によって Python 環境が作成されます。
- conda_dependencies_file_path
- str
conda の依存関係 yaml ファイルへの相対パス。
指定した場合、Azure ML によって、フレームワーク関連のパッケージはインストールされません。
非推奨。 conda_dependencies_file パラメーターを使用します。
- pip_requirements_file_path
- str
pip 要件テキスト ファイルへの相対パス。
これは、pip_packages パラメーターと組み合わせて指定できます。
非推奨。 pip_requirements_file パラメーターを使用します。
- conda_dependencies_file
- str
conda の依存関係 yaml ファイルへの相対パス。 指定した場合、Azure ML によって、フレームワーク関連のパッケージはインストールされません。
- environment_definition
- Environment
実験の環境定義。 PythonSection、DockerSection、および環境変数が含まれます。 他のパラメーターを介して推定器構造に直接公開されていない環境オプションは、このパラメーターを使用して設定できます。 このパラメーターを指定すると、use_gpu、custom_docker_image、conda_packages、pip_packages などの他の環境関連パラメーターよりも優先されます。
無効な組み合わせに対してエラーが報告されます。
- shm_size
- str
Docker コンテナーの共有メモリ ブロックのサイズ。 設定しなかった場合は、既定の azureml.core.environment._DEFAULT_SHM_SIZE が使用されます。 詳細については、Docker 実行リファレンスを参照してください。
- framework_version
- str
トレーニング コードの実行に使用される Chainer バージョン。
Chainer.get_supported_versions() は、現在の SDK でサポートされているバージョンのリストを返します。
- compute_target
- AbstractComputeTarget または str
トレーニングが発生するコンピューティング先。 これは、オブジェクトまたは文字列 "local" のいずれかです。
- vm_priority
- str
トレーニング用に作成されるコンピューティング先の VM 優先度。 指定しない場合、既定値は "dedicated" になります。
サポートされる値: 'dedicated' と 'lowpriority'。
これは、入力で vm_size パラメーターが指定されている場合にのみ有効になります。
- node_count
- int
トレーニングに使用するコンピューティング先のノードの数。 1 より大きい場合は、MPI 分散ジョブが実行されます。 分散ジョブには、AmlCompute ターゲットのみがサポートされています。
- process_count_per_node
- int
ノードあたりのプロセスの数。 1 より大きい場合は、MPI 分散ジョブが実行されます。 分散ジョブでは、ターゲットコンピューティング先のみが AmlCompute サポートされます。
- distributed_backend
- str
分散トレーニング用の通信バックエンド。
非推奨。 distributed_training パラメーターを使用します。
サポートされる値: 'mpi'。
'mpi': MPI/Horovod
このパラメーターは、node_count または process_count_per_node> 1 の場合に必要です。
node_count == 1 かつ process_count_per_node == 1 の場合、バックエンドが明示的に設定されていない限り、バックエンドは使用されません。 分散トレーニングでは、AmlCompute ターゲットのみがサポートされています。
- distributed_training
- Mpi
分散トレーニング ジョブを実行するためのパラメーター。
MPI バックエンドで分散ジョブを実行する場合は、Mpi オブジェクトを使用して process_count_per_node を指定します。
- use_gpu
- bool
実験を実行する環境で GPU をサポートする必要があるかどうかを指定します。
true の場合、GPU ベースの既定の Docker イメージが環境で使用されます。 false の場合、CPU ベースのイメージが使用されます。 既定の Docker イメージ (CPU または GPU) は、custom_docker_image パラメーターが設定されていない場合にのみ使用されます。 この設定は、Docker 対応のコンピューティング先でのみ使用されます。
- custom_docker_base_image
- str
Docker イメージの名前。トレーニングに使用するイメージは、この Docker イメージからビルドされます。
非推奨。 custom_docker_image パラメーターを使用します。
設定しない場合は、既定の CPU ベースのイメージが基本イメージとして使用されます。
- custom_docker_image
- str
Docker イメージの名前。トレーニングに使用するイメージは、この Docker イメージからビルドされます。 設定しない場合は、既定の CPU ベースのイメージが基本イメージとして使用されます。
- user_managed
- bool
Azure ML が既存の Python 環境を再利用するかどうかを指定します。 false の場合、conda の依存関係の仕様に基づいて、Azure ML によって Python 環境が作成されます。
- conda_dependencies_file_path
- str
conda の依存関係 yaml ファイルへの相対パス。 指定した場合、Azure ML によって、フレームワーク関連のパッケージはインストールされません。
非推奨。 conda_dependencies_file パラメーターを使用します。
- pip_requirements_file_path
- str
pip 要件テキスト ファイルへの相対パス。
これは、pip_packages パラメーターと組み合わせて指定できます。
非推奨。 pip_requirements_file パラメーターを使用します。
- conda_dependencies_file
- str
conda の依存関係 yaml ファイルへの相対パス。 指定した場合、Azure ML によって、フレームワーク関連のパッケージはインストールされません。
- environment_definition
- Environment
実験の環境定義。 PythonSection、DockerSection、および環境変数が含まれます。 他のパラメーターを介して推定器構造に直接公開されていない環境オプションは、このパラメーターを使用して設定できます。 このパラメーターを指定すると、use_gpu、custom_docker_image、conda_packages、pip_packages などの他の環境関連パラメーターよりも優先されます。
無効な組み合わせに対してエラーが報告されます。
- shm_size
- str
Docker コンテナーの共有メモリ ブロックのサイズ。 設定しなかった場合は、既定の azureml.core.environment._DEFAULT_SHM_SIZE が使用されます。 詳細については、Docker 実行リファレンスを参照してください。
- framework_version
- str
トレーニング コードの実行に使用される Chainer バージョン。
Chainer.get_supported_versions() は、現在の SDK でサポートされているバージョンのリストを返します。
- _enable_optimized_mode
- bool
事前構築済みのフレームワーク イメージを使用して増分環境ビルドを有効にして、環境の準備を高速化します。 事前構築済みのフレームワーク イメージは、フレームワークの依存関係がプレインストールされた Azure ML の既定の CPU/GPU ベース イメージの上に構築されます。
注釈
トレーニング ジョブを送信すると、Azure ML によって、Azure ML Docker コンテナー内の conda 環境でスクリプトが実行されます。 Chainer コンテナーには、次の依存関係がインストールされています。
依存関係 | Chainer 5.1.0 | Chainer 7.0.0 | —————————- | —————– | ————— | Python | 3.6.2 | 3.6.2 | CUDA (GPU イメージのみ) | 9.0 | 9.0 | cuDNN (GPU イメージのみ) | 7.6.3 | 7.6.3 | NCCL (GPU イメージのみ) | 2.4.8 | 2.4.8 | azureml-defaults | 最新 | 最新 | IntelMpi | 2018.3.222 | 2018.3.222 | horovod | 0.15.2 | 0.15.2 | miniconda | 4.5.11 | 4.5.11 | chainer | 5.1.0 | 7.0.0 | cupy-cuda90 (GPU イメージのみ) | 5.2.0 | 7.0.0 | git | 2.7.4 | 2.7.4 |
Docker イメージにより、Ubuntu 16.04 が拡張されます。
追加の依存関係をインストールするには、pip_packages または conda_packages パラメーターを使用できます。 あるいは、pip_requirements_file または conda_dependencies_file パラメーターを指定できます。
また、独自のイメージをビルドし、custom_docker_image パラメーターを推定器コンストラクターに渡すこともできます。
Chainer トレーニングで使用される Docker コンテナーの詳細については、https://github.com/Azure/AzureML-Containers を参照してください。
属性
DEFAULT_VERSION
DEFAULT_VERSION = '5.1.0'FRAMEWORK_NAME
FRAMEWORK_NAME = 'Chainer'フィードバック
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