RandomParameterSampling 類別

定義超參數搜尋空間的隨機取樣。

初始化 RandomParameterSampling。

繼承: azureml.train.hyperdrive.sampling.HyperParameterSampling

RandomParameterSampling

建構函式

RandomParameterSampling(parameter_space, properties=None)

名稱	Description
parameter_space 必要	dict 包含每個參數及其分佈的字典。字典索引鍵是參數的名稱。
properties	dict 具有演算法其他屬性的字典。預設值: None
parameter_space 必要	dict 包含每個參數及其分佈的字典。字典索引鍵是參數的名稱。
properties 必要	dict 具有演算法其他屬性的字典。

在此取樣演算法中，參數值是從一組離散值或連續範圍分佈中選擇。您可以使用的函式範例包括：、、、、 normal 和 lognormal 。 loguniform uniform choice 例如，


   {
       "init_lr": uniform(0.0005, 0.005),
       "hidden_size": choice(0, 100, 120, 140, 180)
   }

這會使用兩個參數 init_lr 和 hidden_size 來定義搜尋空間。 init_lr可以具有 0.0005 做為最小值的統一分佈，而 0.005 做為最大值，而且 hidden_size 會是 [80， 100， 120， 140， 180]。

如需使用 RandomParameter 取樣的詳細資訊，請參閱微調模型的超參數教學課程。

SAMPLING_NAME = 'RANDOM'