Chainer Sınıf
Chainer denemelerinde eğitim için bir tahmin aracını temsil eder.
KALDIRIL -MIŞ. ScriptRunConfig Nesnesini kendi tanımlı ortamınızla veya Azure ML Chainer seçilmiş ortamlarından biriyle kullanın. ScriptRunConfig ile deneme çalıştırmalarını yapılandırmaya giriş için bkz. Eğitim çalıştırmalarını yapılandırma ve gönderme.
Desteklenen sürümler: 5.1.0, 7.0.0
Bir Chainer tahmin aracı başlatın.
- Devralma
-
azureml.train.estimator._framework_base_estimator._FrameworkBaseEstimatorChainer
Oluşturucu
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)Parametreler
- compute_target
- AbstractComputeTarget veya str
Eğitimin gerçekleşeceği işlem hedefi. Bu bir nesne veya "local" dizesi olabilir.
- vm_size
- str
Eğitim için oluşturulacak işlem hedefinin VM boyutu. Desteklenen değerler: Herhangi bir Azure VM boyutu.
- vm_priority
- str
Eğitim için oluşturulacak işlem hedefinin VM önceliği. Belirtilmezse , 'dedicated' kullanılır.
Desteklenen değerler: 'dedicated' ve 'lowpriority'.
Bu yalnızca vm_size param girişte belirtildiğinde geçerlilik kazanır.
- script_params
- dict
içinde belirtilen entry_scripteğitim betiğine geçirilebilir komut satırı bağımsız değişkenlerinin sözlüğü.
- node_count
- int
Eğitim için kullanılan işlem hedefindeki düğüm sayısı. 1'den büyükse, bir MPI dağıtılmış işi çalıştırılır. AmlCompute Dağıtılmış işler için yalnızca hedef desteklenir.
- process_count_per_node
- int
Düğüm başına işlem sayısı. 1'den büyükse, bir MPI dağıtılmış işi çalıştırılır. AmlCompute Dağıtılmış işler için yalnızca hedef desteklenir.
- distributed_backend
- str
Dağıtılmış eğitim için iletişim arka ucu.
KALDIRIL -MIŞ. parametresini distributed_training kullanın.
Desteklenen değerler: 'mpi'.
'mpi': MPI/Horovod
Bu parametre veya process_count_per_node> 1 olduğunda node_count gereklidir.
== 1 ve process_count_per_node == 1 olduğunda node_count , arka uç açıkça ayarlanmadığı sürece arka uç kullanılmaz. AmlCompute Dağıtılmış eğitim için yalnızca hedef desteklenir.
- distributed_training
- Mpi
Dağıtılmış eğitim işini çalıştırmaya yönelik parametreler.
MPI arka ucuyla dağıtılmış bir işi çalıştırmak için nesnesini kullanarak Mpi belirtin process_count_per_node.
- use_gpu
- bool
Denemeyi çalıştıracak ortamın GPU'ları destekleyip desteklemeymeyeceğini belirtir.
Doğruysa, ortamda GPU tabanlı varsayılan Docker görüntüsü kullanılır. False ise CPU tabanlı bir görüntü kullanılır. Varsayılan docker görüntüleri (CPU veya GPU) yalnızca parametre ayarlanmadıysa custom_docker_image kullanılır. Bu ayar yalnızca Docker özellikli işlem hedeflerinde kullanılır.
- custom_docker_base_image
- str
Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı.
KALDIRIL -MIŞ. parametresini custom_docker_image kullanın.
Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı bir görüntü kullanılır.
- custom_docker_image
- str
Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı. Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı bir görüntü kullanılır.
- user_managed
- bool
Azure ML'nin mevcut bir Python ortamını yeniden kullanıp kullanmayacağını belirtir. False ise, Azure ML conda bağımlılıkları belirtimini temel alan bir Python ortamı oluşturur.
- conda_packages
- list
Deneme için Python ortamına eklenecek conda paketlerini temsil eden dizelerin listesi.
- pip_packages
- list
Deneme için Python ortamına eklenecek pip paketlerini temsil eden dizelerin listesi.
- conda_dependencies_file_path
- str
Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolu.
Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez.
KALDIRIL -MIŞ. parametresini conda_dependencies_file kullanın.
- pip_requirements_file_path
- str
Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu.
Bu, parametresiyle birlikte pip_packages sağlanabilir.
KALDIRIL -MIŞ. parametresini pip_requirements_file kullanın.
- conda_dependencies_file
- str
Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolu. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez.
- pip_requirements_file
- str
Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu.
Bu, parametresiyle birlikte pip_packages sağlanabilir.
- environment_variables
- dict
Ortam değişkenlerinin adlarını ve değerlerini içeren bir sözlük. Bu ortam değişkenleri, kullanıcı betiğinin yürütüldüğü işlemde ayarlanır.
- environment_definition
- Environment
Denemenin ortam tanımı. PythonSection, DockerSection ve ortam değişkenlerini içerir. Diğer parametreler aracılığıyla Estimator yapısına doğrudan sunulmayan herhangi bir ortam seçeneği bu parametre kullanılarak ayarlanabilir. Bu parametre belirtilirse, , custom_docker_image, conda_packagesveya pip_packagesgibi use_gpuortamla ilgili diğer parametrelerden önceliklidir.
Hatalar geçersiz birleşimlerde bildirilir.
- inputs
- list
Giriş olarak kullanılacak veya DatasetConsumptionConfig nesnelerinin DataReference listesi.
- shm_size
- str
Docker kapsayıcısının paylaşılan bellek bloğunun boyutu. Ayarlanmadıysa, varsayılan azureml.core.environment._DEFAULT_SHM_SIZE kullanılır. Daha fazla bilgi için bkz. Docker çalıştırma başvurusu.
- resume_from
- DataPath
Denemenin sürdürüldiği denetim noktası veya model dosyalarını içeren veri yolu.
- max_run_duration_seconds
- int
Çalıştırma için izin verilen en uzun süre. Azure ML, bu değerden uzun sürerse çalıştırmayı otomatik olarak iptal etmeye çalışır.
- framework_version
- str
Eğitim kodunu yürütmek için kullanılacak Chainer sürümü.
Chainer.get_supported_versions() geçerli SDK tarafından desteklenen sürümlerin listesini döndürür.
- compute_target
- AbstractComputeTarget veya str
Eğitimin gerçekleşeceği işlem hedefi. Bu bir nesne veya "local" dizesi olabilir.
- vm_size
- str
Eğitim için oluşturulacak işlem hedefinin VM boyutu. Desteklenen değerler: Herhangi bir Azure VM boyutu.
- vm_priority
- str
Eğitim için oluşturulacak işlem hedefinin VM önceliği. Belirtilmezse varsayılan olarak 'dedicated' olarak ayarlanır.
Desteklenen değerler: 'dedicated' ve 'lowpriority'.
Bu yalnızca girişte vm_size parametresi belirtildiğinde geçerlilik kazanır.
- script_params
- dict
içinde belirtilen entry_scripteğitim betiğine geçirilebilir komut satırı bağımsız değişkenlerinin sözlüğü.
- node_count
- int
Eğitim için kullanılan işlem hedefindeki düğüm sayısı. 1'den büyükse, bir MPI dağıtılmış işi çalıştırılır. AmlCompute Dağıtılmış işler için yalnızca hedef desteklenir.
- process_count_per_node
- int
Düğüm başına işlem sayısı. 1'den büyükse, bir MPI dağıtılmış işi çalıştırılır. Dağıtılmış işler için yalnızca AmlCompute hedef işlem hedefi desteklenir.
- distributed_backend
- str
Dağıtılmış eğitim için iletişim arka ucu.
KALDIRIL -MIŞ. parametresini distributed_training kullanın.
Desteklenen değerler: 'mpi'.
'mpi': MPI/Horovod
Bu parametre veya process_count_per_node> 1 olduğunda node_count gereklidir.
== 1 ve process_count_per_node == 1 olduğunda node_count , arka uç açıkça ayarlanmadığı sürece arka uç kullanılmaz. AmlCompute Dağıtılmış eğitim için yalnızca hedef desteklenir.
- distributed_training
- Mpi
Dağıtılmış eğitim işini çalıştırmaya yönelik parametreler.
MPI arka ucuyla dağıtılmış bir işi çalıştırmak için nesnesini kullanarak Mpi belirtin process_count_per_node.
- use_gpu
- bool
Denemeyi çalıştıracak ortamın GPU'ları destekleyip desteklemeymeyeceğini belirtir.
Doğruysa, ortamda GPU tabanlı varsayılan bir Docker görüntüsü kullanılır. False ise CPU tabanlı bir görüntü kullanılır. Varsayılan Docker görüntüleri (CPU veya GPU) yalnızca parametre ayarlanmadıysa custom_docker_image kullanılır. Bu ayar yalnızca Docker özellikli işlem hedeflerinde kullanılır.
- custom_docker_base_image
- str
Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı.
KALDIRIL -MIŞ. parametresini custom_docker_image kullanın.
Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı bir görüntü kullanılır.
- custom_docker_image
- str
Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı. Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı bir görüntü kullanılır.
- user_managed
- bool
Azure ML'nin mevcut bir Python ortamını yeniden kullanıp kullanmayacağını belirtir. False ise, Azure ML conda bağımlılıkları belirtimini temel alan bir Python ortamı oluşturur.
- conda_packages
- list
Deneme için Python ortamına eklenecek conda paketlerini temsil eden dizelerin listesi.
- pip_packages
- list
Deneme için Python ortamına eklenecek pip paketlerini temsil eden dizelerin listesi.
- conda_dependencies_file_path
- str
Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolu. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez.
KALDIRIL -MIŞ. parametresini conda_dependencies_file kullanın.
- pip_requirements_file_path
- str
Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu.
Bu, parametresiyle birlikte pip_packages sağlanabilir.
KALDIRIL -MIŞ. parametresini pip_requirements_file kullanın.
- conda_dependencies_file
- str
Conda bağımlılıkları yaml dosyasının göreli yolu. Belirtilirse, Azure ML çerçeveyle ilgili paket yüklemez.
- pip_requirements_file
- str
Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu.
Bu, parametresiyle birlikte pip_packages sağlanabilir.
- environment_variables
- dict
Ortam değişkenlerinin adlarını ve değerlerini içeren bir sözlük. Bu ortam değişkenleri, kullanıcı betiğinin yürütüldüğü işlemde ayarlanır.
- environment_definition
- Environment
Denemenin ortam tanımı. PythonSection, DockerSection ve ortam değişkenlerini içerir. Diğer parametreler aracılığıyla Estimator yapısına doğrudan sunulmayan herhangi bir ortam seçeneği bu parametre kullanılarak ayarlanabilir. Bu parametre belirtilirse, , custom_docker_image, conda_packagesveya pip_packagesgibi use_gpuortamla ilgili diğer parametrelerden önceliklidir.
Hatalar geçersiz birleşimlerde bildirilir.
- inputs
- list
azureml.data.data_reference listesi. Giriş olarak kullanılacak DataReference nesneleri.
- shm_size
- str
Docker kapsayıcısının paylaşılan bellek bloğunun boyutu. Ayarlanmadıysa, varsayılan azureml.core.environment._DEFAULT_SHM_SIZE kullanılır. Daha fazla bilgi için bkz. Docker çalıştırma başvurusu.
- resume_from
- DataPath
Denemenin sürdürüldiği denetim noktası veya model dosyalarını içeren veri yolu.
- max_run_duration_seconds
- int
Çalıştırma için izin verilen en uzun süre. Azure ML, bu değerden uzun sürerse çalıştırmayı otomatik olarak iptal etmeye çalışır.
- framework_version
- str
Eğitim kodunu yürütmek için kullanılacak Chainer sürümü.
Chainer.get_supported_versions() geçerli SDK tarafından desteklenen sürümlerin listesini döndürür.
- _enable_optimized_mode
- bool
Daha hızlı ortam hazırlığı için önceden oluşturulmuş çerçeve görüntüleriyle artımlı ortam derlemesini etkinleştirin. Önceden oluşturulmuş bir çerçeve görüntüsü, çerçeve bağımlılıklarının önceden yüklenmiş olduğu Azure ML varsayılan CPU/GPU temel görüntülerinin üzerine kurulmuştur.
- _disable_validation
- bool
Göndermeyi çalıştırmadan önce betik doğrulamayı devre dışı bırakın. Varsayılan değer True'dur.
Açıklamalar
Eğitim işi gönderirken Azure ML betiğinizi Docker kapsayıcısı içindeki conda ortamında çalıştırır. Zincirleyici kapsayıcıları aşağıdaki bağımlılıklara sahiptir.
Bağımlılıklar | Zincirleyici 5.1.0 | Zincirleyici 7.0.0 | —————————- | —————– | ————— | Python | 3.6.2 | 3.6.2 | CUDA (yalnızca GPU görüntüsü) | 9.0 | 9.0 | cuDNN (yalnızca GPU görüntüsü) | 7.6.3 | 7.6.3 | NCCL (yalnızca GPU görüntüsü) | 2.4.8 | 2.4.8 | azureml-defaults | En Son | En Son | IntelMpi | 2018.3.222 | 2018.3.222 | horovod | 0.15.2 | 0.15.2 | miniconda | 4.5.11 | 4.5.11 | zincirleyici | 5.1.0 | 7.0.0 | cupy-cuda90 (yalnızca GPU görüntüsü) | 5.2.0 | 7.0.0 | git | 2.7.4 | 2.7.4 |
Docker görüntüleri Ubuntu 16.04'ü genişletir.
Ek bağımlılıkları yüklemek için veya conda_packages parametresini pip_packages kullanabilirsiniz. Veya parametresini pip_requirements_fileconda_dependencies_file belirtebilirsiniz.
Alternatif olarak, kendi görüntünüzü oluşturabilir ve parametresini custom_docker_image tahmin aracı oluşturucusununa geçirebilirsiniz.
Chainer eğitiminde kullanılan Docker kapsayıcıları hakkında daha fazla bilgi için bkz https://github.com/Azure/AzureML-Containers. .
Öznitelikler
DEFAULT_VERSION
DEFAULT_VERSION = '5.1.0'FRAMEWORK_NAME
FRAMEWORK_NAME = 'Chainer'Geri Bildirim
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin