在这个示例中,我们首先使用set_experiment开始一个新的实验。然后,我们使用log_param记录实验的超参数,使用log_metric记录实验结果,以及使用log_model记录模型。这些记录将被保存到 MLflow 服务器或本地文件系统中,以便我们稍后查看和比较不同实验的结果。 在启动训练后,本地会出现一个mlruns 目录,它是 MLflow 默认的...
最常用的几个log api:log_metric, log_param, log_artifact 以及log_metrics, log_params, log_artifacts log_metric:记录指标值。比如acc, loss等。 log_param:记录参数。 log_artifact: 官方的说法是可以记录任何形式的输出文件。 Output files in any format. For example, you can record images (for exam...
mlflow.log_metric()记录一个当前run的key-value指标。MLflow会记录每个metric的所有历史值。使用mlflow.log_metrics()可以记录多个指标。 mlflow.set_tag()给当前run设置一个key-value标签。使用mlflow.set_tags()设置多个标签。 mlflow.log_artifact()把一个本地文件或目录存储为一个artifact,可以通过artifact_path...
3 with mlflow.start_run(): # Start a decorator 4 mlflow.log_param("param1", 5) # Log a parameter 5 mlflow.log_metric("metric1", 0.85) # Log a metric 6 mlflow.log_artifact("path/to/artifact") # Log an artifact 1. 2. 3. 4. 5. 6. 示例用例 端到端项目 Python: 复制 1 runs...
4 mlflow.log_param("param1", 5) # Log a parameter 5 mlflow.log_metric("metric1", 0.85) # Log a metric 6 mlflow.log_artifact("path/to/artifact") # Log an artifact 示例用例 端到端项目 Python: 复制 1 runs = mlflow.search_runs() ...
mlflow.log_metric("MAE", mae) ForecastRunner.plot_result(yts, p) self.save_output(df_test, prediction) 开发者ID:produvia,项目名称:ai-platform,代码行数:24,代码来源:runner.py 示例2: log_metric ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import mlflow [as 别名]# 或者: from mlflow importlog_metric[as...
mlflow.log_param("alpha", alpha) mlflow.log_param("l1_ratio", l1_ratio) mlflow.log_metric("rmse", rmse) mlflow.log_metric("r2", r2) mlflow.log_metric("mae", mae) 这段代码展示的是如何使用Tracking功能,可以看到使用过程非常简单。
在MLflow运行中添加更多指标可以通过以下步骤实现: 1. 确保你已经安装了MLflow并且已经创建了一个MLflow项目。 2. 在你的代码中,使用MLflow的log_metric函数来记录...
mlflow.log_metric('R2 score', r2) 接下來,您可以使用 MLflow 的log_artifact()API 來儲存模型成品,例如您的Predicted vs True曲線,如下所示: Python複製 importmatplotlib.pyplotaspltwithmlflow.start_run()asrun: ... ... plt.scatter(y_actual, y_predict) ...
mlflow.log_metric():記錄單一索引鍵/值計量。 值必須是數字。 針對您想要與執行一起儲存的任何輸出使用此函式。 mlflow.log_artifact():記錄檔案。 針對您想要記錄的任何繪圖使用此函式,請先儲存為影像檔。 若要將 MLflow 新增至現有的定型指令碼,您可以新增下列程式碼: ...