1

我正在尝试使用 H2O 提供的 autoML 功能并行化多个 ML 模型的训练。我正在使用的核心代码如下：

library(foreach)
library(doParallel)

project_folder <- "/home/user/Documents/"

ncores <- parallel::detectCores(logical = FALSE)
nlogiccpu <- parallel::detectCores()
max_mem_size <- "4G"

cl<-makeCluster(nlogiccpu)

registerDoParallel(cl)

df4 <-foreach(i = as.numeric(seq(1,length(divisions))), .combine=rbind) %dopar% {
  library(dplyr)
  library(h2o)
  h2o.init(nthreads = ncores, max_mem_size = max_mem_size)

  div <- divisions[i]

  df.h2o <- as.h2o(
    df %>% filter(code == div) )

  y <- "TARGET"
  x <- names(df.train.x.discretized)

  automl.models.h2o <- h2o.automl(
    x = x,
    y = y,
    training_frame = df.h2o,
    nfolds = 10,
    seed = 111,
    project_name = paste0("PRJ_", div)
  )

  leader <- automl.models.h2o@leader

  div_folder <- file.path(project_folder, paste0("Division_", div))
  h2o.saveModel(leader,
                path = file.path(div_folder, "TARGET_model_bin"))
  ...
}

所有模型中只有一部分经过训练并保存在其文件夹中，因为在某些时候我收到以下错误：

water.exceptions.H2OIllegalArgumentException：非法参数：training_frame of function：grid：无法将新模型附加到具有不同训练输入的网格

我想在 autoML 阶段使用网格，所以我试图找到一个参数来传递，grid_id因为我可以在h2o.grid函数中执行以下操作：

grid <- h2o.grid(“gbm”,  grid_id = paste0(“gbm_grid_id”, div),
                 ...)

但我找不到这样做的方法。我使用的 H2O 包版本是 3.24.0.2。

有什么建议吗？

4

3 回答 3

2

对这个问题的简短回答是，您不能在单个网格中使用不同的训练框架。每个模型网格必须与单个训练集相关联（这个想法是您不想比较在不同训练集上训练的模型）。这就是您遇到错误的原因。看起来您的每个df.h2o训练帧都是原始df帧的不同子集。

另一个注意事项：H2O 和 R 的并行功能不能很好地混合。H2O 模型训练已经并行化，但方式不同（出于可扩展性的原因）。单个模型的训练在 H2O（在多个内核上）内并行化，但 H2O 并非旨在一次训练多个模型。如果您想在一台机器上同时训练多个模型，那么您必须在不同端口的不同 R 会话中启动多个 H2O 集群。

于 2019-04-25T19:23:37.533 回答
1

也可能是您在同一个 ip 上两次打开相同的 h2o 会话，使用不同的训练数据并且 h2o 会感到困惑。

于 2019-07-09T15:54:47.970 回答
1

h2o.shutdown() 有时会话使用两个训练数据集运行两次

于 2020-11-05T17:47:46.480 回答