aws / aws/sagemaker-python-sdk
How to set hyperparameters for warm start jobs created from helper methods?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge medio
- 1g 22h
- PR unite (30g)
- 35
Descrizione
**What did you find confusing? Please describe.**
I'm using:
```
IDENTICAL_TUNER = PARENT_TUNER.identical_dataset_and_algorithm_tuner(
additional_parents = ADDITIONAL_PARENT_TUNING_JOB_NAMES
)
```
But cloud not find a way to set `hyperparameter_ranges` for the auto-created tuner. Could not find it in the docs nor in the code.
**Describe how documentation can be improved**
How should I warm start a tuning job with a new set of hyperparameter ranges?
**Additional context**
Add any other context or screenshots about the documentation request here.
Guida per i contributori
Apri la guida per i contributori
Direzione di ricerca
Inizia esaminando il flusso di warm-start documentato e il metodo di supporto `identical_dataset_and_algorithm_tuner`, concentrandoti su come viene gestito `hyperparameter_ranges` per il tuner creato automaticamente. La documentazione è completa quando spiega se e come è possibile fornire un nuovo insieme di intervalli di iperparametri, con un esempio che utilizza il modello del metodo di supporto mostrato.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- aws, python
- Ambito
- documentation, machine-learning
- Tipo di issue
- Documentazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 35/100