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How to set hyperparameters for warm start jobs created from helper methods?
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.3k
- フォーク
- 1.3k
- 平均マージ
- 1日 22時間
- マージ済み PR(30日)
- 35
説明
**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.
コントリビューションガイド
調査の方向性
まず、文書化されている warm-start フローとヘルパーメソッド `identical_dataset_and_algorithm_tuner` を確認し、自動作成される tuner に対して `hyperparameter_ranges` がどのように扱われるかに焦点を当てます。新しいハイパーパラメータ範囲のセットを指定できるかどうか、また指定できる場合はその方法を、示されているヘルパーパターンを使用した例とともに説明できれば、ドキュメントは完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- aws, python
- 領域
- documentation, machine-learning
- issue の種類
- ドキュメント
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 35/100