共用方式為

ReinforcementLearningConfiguration 類別

  • 參考

代表以 Azure Machine Learning 計算目標為目標之增強式學習執行的組態。

ReinforcementLearningConfiguration 物件會封裝在實驗中提交增強式學習執行所需的資訊。 其中包含執行實驗執行之前端、背景工作角色和計算目標的相關資訊。

繼承
azureml._base_sdk_common.abstract_run_config_element._AbstractRunConfigElement
ReinforcementLearningConfiguration

建構函式

ReinforcementLearningConfiguration(head_configuration, worker_configuration, max_run_duration_seconds=None, cluster_coordination_timeout_seconds=None, source_directory=None, _path=None, _name=None, framework=None)

參數

名稱 Description
head_configuration
必要

前端的組態。
worker_configuration
必要
WorkerConfiguration

背景工作角色的組態。
max_run_duration_seconds
必要
int

執行時間上限，以秒為單位。 如果作業花費的時間超過此值，Azure ML 會嘗試自動取消作業。
cluster_coordination_timeout_seconds
必要
int

一旦作業通過佇列狀態，作業可能需要花費的時間上限，以秒為單位。
source_directory
必要
str

包含前端執行程式碼或組態的目錄。
framework
必要
RLFramework

實驗中要使用的協調流程架構。 預設值為 Ray 0.8.0 版

方法

load

從磁片檔案載入先前儲存的增強式學習執行組態檔。

如果 path 指向檔案，則會從該檔案載入 ReinforcementLearningConfiguration。

如果 path 指向應為專案目錄的目錄，則會從 < path/.azureml/ < name 或 < path >> /aml_config/ < name >> 載入 ReinforcementLearningConfiguration。
save

將 ReinforcementLearningConfiguration 儲存至磁片上的檔案。

UserErrorException當：

  • 無法以指定的名稱儲存 ReinforcementLearningConfiguration。

  • 未 name 指定參數。

  • 沒有 path 參數無效。

如果 path 格式 < 為 dir_path > / < file_name，其中 < dir_path >> 是有效的目錄，則增強式LearningConfiguration 會儲存在 < dir_path > / < file_name > 。

如果 path 指向應為專案目錄的目錄，則增強式LearningConfiguration 會儲存在 < path/.azureml/ < name 或 < path >> /aml_config/ < name >> 。

此方法在手動編輯組態或與 CLI 共用組態時很有用。

load

從磁片檔案載入先前儲存的增強式學習執行組態檔。

如果 path 指向檔案，則會從該檔案載入 ReinforcementLearningConfiguration。

如果 path 指向應為專案目錄的目錄，則會從 < path/.azureml/ < name 或 < path >> /aml_config/ < name >> 載入 ReinforcementLearningConfiguration。

static load(path=None, name=None)

參數

名稱 Description
path
str

使用者選取執行組態的根目錄。 這通常是 Git 存放庫或 Python 專案根目錄。 為了回溯相容性，設定也會從 .azureml 或aml_config子目錄載入。 如果檔案不在那些目錄中，則會從指定的路徑載入檔案。 如果未提供路徑，則預設為目前的工作目錄。

預設值: None
name
str

組態檔名稱。

預設值: None

傳回

類型 Description
ReinforcementLearningConfiguration

增強式學習回合組態物件。

save

將 ReinforcementLearningConfiguration 儲存至磁片上的檔案。

UserErrorException當：

  • 無法以指定的名稱儲存 ReinforcementLearningConfiguration。

  • 未 name 指定參數。

  • 沒有 path 參數無效。

如果 path 格式 < 為 dir_path > / < file_name，其中 < dir_path >> 是有效的目錄，則增強式LearningConfiguration 會儲存在 < dir_path > / < file_name > 。

如果 path 指向應為專案目錄的目錄，則增強式LearningConfiguration 會儲存在 < path/.azureml/ < name 或 < path >> /aml_config/ < name >> 。

此方法在手動編輯組態或與 CLI 共用組態時很有用。

save(path=None, name=None, separate_environment_yaml=False)

參數

名稱 Description
separate_environment_yaml
bool

指出是否要儲存 Conda 環境組態。 如果為 True，Conda 環境組態會儲存至名為 '_environment.yml' 的 YAML 檔案。

預設值: False
path
str

使用者選取執行組態的根目錄。 這通常是 Git 存放庫或 Python 專案根目錄。 設定會儲存至名為 .azureml 的子目錄。

預設值: None
name
str

[必要]組態檔名稱。

預設值: None

傳回

類型 Description
None