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BanditPolicy 类

  • 参考

基于延迟条件以及评估的频率和延迟间隔定义提前终止策略。

继承
azure.ai.ml.entities._job.sweep.early_termination_policy.EarlyTerminationPolicy
BanditPolicy

构造函数

BanditPolicy(*, delay_evaluation: int = 0, evaluation_interval: int = 0, slack_amount: float = 0, slack_factor: float = 0)

仅限关键字的参数

名称 说明
delay_evaluation
int

延迟第一次评估的间隔数。 默认值为 0。
evaluation_interval
int

策略评估之间的间隔 () 运行次数。 默认值为 0。
slack_amount
float

与性能最佳的运行允许的绝对距离。 默认值为 0。
slack_factor
float

与性能最佳的运行之间的允许距离的比率。 默认值为 0。

示例

在 Command 作业上配置超参数扫描的 BanditPolicy 提前终止。


   from azure.ai.ml import command

   job = command(
       inputs=dict(kernel="linear", penalty=1.0),
       compute=cpu_cluster,
       environment=f"{job_env.name}:{job_env.version}",
       code="./scripts",
       command="python scripts/train.py --kernel $kernel --penalty $penalty",
       experiment_name="sklearn-iris-flowers",
   )

   # we can reuse an existing Command Job as a function that we can apply inputs to for the sweep configurations
   from azure.ai.ml.sweep import Uniform

   job_for_sweep = job(
       kernel=Uniform(min_value=0.0005, max_value=0.005),
       penalty=Uniform(min_value=0.9, max_value=0.99),
   )

   from azure.ai.ml.sweep import BanditPolicy

   sweep_job = job_for_sweep.sweep(
       sampling_algorithm="random",
       primary_metric="best_val_acc",
       goal="Maximize",
       max_total_trials=8,
       max_concurrent_trials=4,
       early_termination_policy=BanditPolicy(slack_factor=0.15, evaluation_interval=1, delay_evaluation=10),
   )