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SKLearn 类

  • 参考

创建一个估算器，用于在 Scikit-learn 试验中进行训练。

已弃用。 将 ScriptRunConfig 对象与定义的环境或 AzureML-Tutorial 特选环境配合使用。 有关使用 ScriptRunConfig 运行配置 SKLearn 试验的简介，请参阅使用 Azure 机器学习大规模训练 scikit-learn 模型。

此估算器仅支持单节点 CPU 训练。

支持的版本：0.20.3

继承
azureml.train.estimator._framework_base_estimator._FrameworkBaseEstimator
SKLearn

构造函数

SKLearn(source_directory, *, compute_target=None, vm_size=None, vm_priority=None, entry_script=None, script_params=None, use_docker=True, 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, 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)

参数

source_directory
str
必需

包含试验配置文件的本地目录。

compute_target
AbstractComputeTarget 或 str
必需

发生训练的计算目标。 可以是对象或字符串“local”。

vm_size
str
必需

将为训练创建的计算目标的 VM 大小。

支持的值：任何 Azure VM 大小。

vm_priority
str
必需

将为训练创建的计算目标的 VM 优先级。 如果未指定，则使用“dedicated”。

支持的值：“dedicated”和“lowpriority”。

这仅在输入中指定了 vm_size param 时才会生效。

entry_script
str
必需

一个字符串，表示用于启动训练的文件的相对路径。

script_params
dict
必需

要传递给 entry_script 中指定的训练脚本的命令行自变量的字典。

custom_docker_image
str
必需

要从中生成用于训练的映像的 Docker 映像的名称。 如果未设置，则将使用基于 CPU 的默认映像作为基础映像。

image_registry_details
ContainerRegistry
必需

Docker 映像注册表的详细信息。

user_managed
bool
必需

指定 Azure 机器学习是否重复使用现有的 Python 环境。 False 表示 Azure 机器学习将基于 conda 依赖项规范创建 Python 环境。

conda_packages
list
必需

表示要添加到此试验的 Python 环境中的 conda 包的字符串列表。

pip_packages
list
必需

表示要添加到此试验的 Python 环境中的 pip 包的字符串列表。

conda_dependencies_file_path
str
必需

表示 conda 依赖项 yaml 文件的相对路径的字符串。 如果已指定，Azure 机器学习将不安装任何框架相关的包。 这可以与 conda_packages 参数一起提供。 已弃用。 使用 conda_dependencies_file 参数。

pip_requirements_file_path
str
必需

表示 pip 需求文本文件的相对路径的字符串。 这可以与 pip_packages 参数一起提供。 已弃用。 使用 pip_requirements_file 参数。

conda_dependencies_file
str
必需

表示 conda 依赖项 yaml 文件的相对路径的字符串。 如果已指定，Azure 机器学习将不安装任何框架相关的包。 这可以与 conda_packages 参数一起提供。

pip_requirements_file
str
必需

表示 pip 需求文本文件的相对路径的字符串。 这可以与 pip_packages 参数一起提供。

environment_variables
dict
必需

环境变量名称和值的字典。 这些环境变量是在执行用户脚本的进程上设置的。

environment_definition
Environment
必需

试验的环境定义包括 PythonSection、DockerSection 和环境变量。 可以使用 environment_definition 参数来设置不通过其他参数直接公开到估算器构造的任何环境选项。 如果指定了此参数，它将优先于其他与环境相关的参数，如 use_gpu、custom_docker_image、conda_packages 或 pip_packages。 对于无效组合，将报告错误。

inputs
list
必需

要用作输入的 DataReference 或 DatasetConsumptionConfig 对象的列表。

shm_size
str
必需

Docker 容器的共享内存块的大小。 如果未设置，则使用默认的 azureml.core.environment._DEFAULT_SHM_SIZE。

resume_from
DataPath
必需

包含要从中恢复试验的检查点或模型文件的数据路径。

max_run_duration_seconds
int
必需

运行所允许的最大时间。 如果运行时间超过此值，Azure 机器学习会尝试自动取消运行。

framework_version
str
必需

要用于执行训练代码的 Scikit-learn 版本。 SKLearn.get_supported_versions() 将返回当前 SDK 支持的版本列表。

注解

提交训练作业时，Azure 机器学习会在 Docker 容器内的 conda 环境中运行脚本。 SKLearn 容器安装了以下依赖项。

依赖项 | Scikit-learn 0.20.3 |———————- |—————– |Python |3.6.2 |azureml-defaults |最新|IntelMpi |2018.3.222 |scikit-learn |0.20.3 |numpy |1.16.2 |miniconda |4.5.11 |scipy |1.2.1 |joblib |0.13.2 |git |2.7.4 |

Docker 映像可扩展 Ubuntu 16.04。

如果需要安装其他依赖项，可以使用 pip_packages 或 conda_packages 参数，也可以提供 pip_requirements_file 或 conda_dependencies_file 文件。 或者，可以生成自己的映像，并将 custom_docker_image 参数传递给估算器构造函数。

属性

DEFAULT_VERSION 

DEFAULT_VERSION = '0.20.3'

FRAMEWORK_NAME 

FRAMEWORK_NAME = 'SKLearn'