如何在mlflow中记录hydra的多次运行
在mlflow中记录hydra的多次运行可以通过以下步骤实现：
- 确保已经安装了mlflow和hydra的相关库和依赖。
- 在代码中引入mlflow和hydra的库：
import mlflow
from hydra.experimental import compose, initialize_config_dir- 在代码中初始化mlflow和hydra：
mlflow.set_tracking_uri("your_mlflow_tracking_uri") # 设置mlflow的追踪URI
# 初始化hydra配置目录
initialize_config_dir(config_dir="your_hydra_config_dir")- 在代码中定义hydra的配置文件，并使用compose函数加载配置：
config = compose(config_name="your_hydra_config_name")- 在代码中使用mlflow的start_run函数开始一个mlflow的运行记录：
with mlflow.start_run():
# 在此处添加你的代码逻辑- 在代码中使用mlflow的log_params函数记录hydra的配置参数：
mlflow.log_params(config)- 在代码中使用mlflow的log_metrics函数记录模型的性能指标：
mlflow.log_metrics({"metric_name": metric_value})- 在代码中使用mlflow的log_artifact函数记录模型的相关文件或数据：
mlflow.log_artifact("path_to_artifact")- 在代码中使用mlflow的end_run函数结束当前mlflow的运行记录：
mlflow.end_run()通过以上步骤，你可以在mlflow中记录hydra的多次运行。每次运行都会生成一个独立的mlflow运行记录，其中包含了hydra的配置参数、模型性能指标和相关文件或数据。你可以通过mlflow的UI界面或API来查看和管理这些运行记录。
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1回答
我正在尝试使用mlflow和hydra来管理机器学习的结果。因此，我尝试使用hydra的多运行功能来运行它。我使用以下代码作为测试。 import mlflow
import hydra
from hydra import utils
from pathlib import Path
import time
@hydra.main('config.yaml')
def main(cfg):
print(cfg)
mlflow.set_tracking_uri('file://' + utils.get_original_cwd() +
浏览 40提问于2020-06-26得票数 1
1回答
我试图在MLFlow中利用九头蛇，所以我编写了最简单的脚本，看看它们是否一起工作(导入等等)。两个人都能独立工作，但是当我把它们放在一起的时候，我得到了一个奇怪的结果。
我的剧本如下：
import hydra
from omegaconf import DictConfig
from mlflow import log_metric, log_param, log_artifact,start_run
@hydra.main(config_path="config.yaml")
def my_app(cfg : DictConfig):
# print(cfg.pr
浏览 3提问于2020-06-10得票数 4
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2回答
在函数式中使用MLFlow有可靠的方法吗？由于不可能将运行ID (例如，将运行ID传递给记录参数的函数)，我想知道是否有可能将在我的MLFLow运行中执行的代码分离成多个纯函数。我是不是忽略了什么，还是根本不可能？
到目前为止，我已经查找了文档，并且没有找到将run id传递给MLFlow日志函数的方法，无论是参数、度量还是其他任何东西。
浏览 19提问于2022-11-28得票数 0
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1回答
我希望通过将参数传递给"component“文件夹中的主文件来覆盖"comp1”文件夹中的模型的args，因此需要某种机制来传递覆盖args。
我以前在wsl2中运行过它，它可以工作，我希望它能在windows中工作，因此需要一些解决办法或回显的替代方法，才能将覆盖参数传递给主文件。
添加项目文件夹结构以供参考：
添加MLproject文件(用于wsl2)以供参考：
name: KNN
conda_env: conda.yml
entry_points:
main:
parameters:
hydra_options:
descrip
浏览 3提问于2022-11-04得票数 0
1回答
我可以使用AzureML记录和获取指标到Run.log，但是，我也需要一种方法来记录运行参数，比如学习速率或动量。我似乎在AzureML Python文档中找不到任何东西来实现这一点。但是，如果我使用MLflow的mlflow.log_param，我可以记录参数，它们甚至很好地显示在AzureML Studio仪表板上(图像的右下角)：
同样，我可以使用MLflow的get_params()函数来获取它，但是我无法找到一种使用AzureML的Python来实现它的方法。有什么方法可以直接使用azureml来完成这个任务吗？
浏览 5提问于2022-06-06得票数 0
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我正在使用MLFlow在AzureML工作区中记录度量和人工制品。使用autolog，tensorflow培训指标在AzureML工作区中的实验运行中可用。在自动记录度量的同时，我还想在相同的实验运行中记录额外的度量和图表。用MLFlow来做它--它正在创建一个新的实验运行。
自动日志记录：
mlflow.autolog()
手动日志记录：
mlflow.log_metric(f"label-A", random.randint(80, 90))
预期:在相同的实验运行中可以获得手动记录的指标。
浏览 7提问于2022-03-09得票数 1
3回答
我无法在MLFlow中存储、查看和检索工件。工件文件夹是空的，与创建新实验和分配正确的实验名称和位置无关。
服务器: mlflow server --backend-store-uri mlruns/ --default-artifact root mlruns/ --host 0.0.0.0 --port 5000
创建一个实验: mlflow.create_experiment(exp_name，artifact_location=‘mlrun/’)
with mlflow.start_run():
mlflow.log_metric("mse", float(bi
浏览 1提问于2020-07-04得票数 2
1回答
我正在为一个ML项目开发一个版本跟踪系统，并希望使用MLflow来完成此工作。我的项目使用AWS Sagemaker的DeepAR进行预测。 我想做的很简单。我正在尝试用MLFlow记录Sagemaker估计器模型(Sagemaker DeepAR )。因为它的"mlflow.sagemaker“模块中没有"log_model”函数，所以我尝试使用"mlflow.pyfunc“模块来做日志。不幸的是，它并没有起作用。如何记录Sagemaker模型并获取MLFlow生成的cloudpickle和yaml文件？ 我现在的代码是： mlflow.pyfunc.log_mod
浏览 10提问于2020-04-23得票数 0
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2回答
我定义了以下docker镜像：
FROM python:3.6
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install --upgrade mlflow
ENTRYPOINT mlflow server --host 0.0.0.0 --file-store /mnt/mlruns/
并构建一个名为mlflow-server的映像。接下来，我从本地计算机启动此服务器：
docker run --rm -it -p 5000:5000 -v ${PWD}/mlruns/:/mnt/mlruns mlflow-server
接下来，我定义以下函数：
def
浏览 1提问于2018-09-14得票数 18
我想使用MLFlow (使用Python)来记录时间序列，时间间隔等于1天。我的想法是创建一个具有特定ID的新运行，并每天使用具有新值的函数log_metric (例如，使用cron作业)。一旦我的运行终止，我可以“重新打开”它并记录一个新的指标吗？我的想法是： # Day 1
import mlflow
tracking_uri = "my_uri"
mlflow.set_tracking_uri(tracking_uri)
xp_id = 0
mlflow.start_run(run_name="test", experiment_id=xp_id)
m
浏览 11提问于2021-05-10得票数 2
我使用mlflow跟踪和文件存储作为后端存储有一段时间了，我在系统中记录了很多运行。
最近，我想开始使用模型注册表，但不幸的是，目前只有DB作为后端存储才支持此功能。
如何在不丢失已记录的所有运行的情况下更改后端存储？
我用来运行服务器的命令：
mlflow server --backend-store-uri /storage/mlflow/runs/ --default-artifact-root /storage/mlflow/artifactory/ --host 0.0.0.0 --port 5000
浏览 0提问于2019-12-05得票数 5
2回答
全,
我启动了mlflow服务器，如下所示。我确实看到了包含预期元数据的后端存储。然而，尽管多次运行，工件文件夹仍然是空。
> mlflow server --backend-store-uri mlflow_db --default-artifact-root
> ./mlflowruns --host 0.0.0.0 --port 5000
mlflow ui为工件部分提供了以下消息：
No Artifacts Recorded Use the log artifact APIs to store file outputs from MLflow run
浏览 5提问于2021-06-27得票数 0
1回答
我运行的mlflow ui和PostgreSQL db在码头撰写。
Mlflow UI容器的运行方式如下：mlflow ui --backend-store-uri "postgresql+psycopg2://postgres:passw0rd@database:5432/postgres" --host 0.0.0.0
然后我从jupyter在本地运行我的模型。
remote_server_uri = "postgresql+psycopg2://postgres:passw0rd@localhost:5432/postgres"
mlflow.set_tr
浏览 4提问于2022-01-23得票数 0
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1回答
我想在sagemaker中运行mlflow UI，但是它根本不工作，当它输出到它的http地址时，会导致“无法到达这个站点”。
以下是代码：
def mlflow_test(server_uri, experiment_name):
mlflow.set_tracking_uri(server_uri)
mlflow.set_experiment(experiment_name)
with mlflow.start_run():
params = {
"n-estimators": 100,
浏览 3提问于2022-05-24得票数 0
4回答
当我将整个模型和参数记录到mlflow中时，我认为在用户名和密码下保护它是个好主意。
我使用以下代码运行mlflow服务器
mlflow server --host 0.0.0.0 --port 11111工作得很好，在我的浏览器中我输入了myip:11111，我看到了所有的东西(这最终就是问题所在)
如果我正确地理解了文档和下面的链接，我应该使用nginx创建身份验证。
我安装了nginx open sourcre和apache2-utils
创建了sudo htpasswd -c /etc/apache2/.htpasswd user1用户和密码。
我将我的/etc/nginx/nginx
浏览 3提问于2019-11-20得票数 11
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我用的是台风宝石。指的是注解：
回忆录：九头蛇回忆录请求在一个单一的运行调用。你也可以禁用回忆录。
hydra = Typhoeus::Hydra.new
2.times do
r = Typhoeus::Request.new("http://localhost/3000/users/1")
hydra.queue r
end
hydra.run # this will result in a single request being issued. However, the on_complete handlers of both will be calle
浏览 1提问于2011-02-22得票数 0
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mlflow.active_run()什么也不返回，所以我不能只使用current_rui_id = mlflow.active_run().info.run_id
为了能够在另一个块中继续记录参数、度量和工件，我必须将run_id包含在这个构造中，但是对于相同的模型：
with mlflow.start_run(run_name="test_ololo"):
"""
fitting a model here ...
"""
for name, val in metrics:
浏览 5提问于2020-01-20得票数 4
我正在尝试执行一个MLFlow运行，但是在尝试了很多事情之后，我仍然坚持下面的错误。
run = mlflow.active_run()
if run:
print("Active run_id: {}".format(run.info.run_id))
mlflow.end_run()
mlflow.set_experiment('TNF_EXP')
mlflow.set_tracking_uri("http://localhost:5000/") # Actual Server URI instead of localho
浏览 7提问于2021-02-11得票数 1
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我正在尝试运行一些代码来训练模型，同时在Databricks上将我的结果记录到MLflow。当我试图调用mlflow.set_experiment()时，我一直收到以下错误，
raise ValueError('Enum {} has no value defined for name {!r}'.format(
ValueError: Enum ErrorCode has no value defined for name '403'
这到底是怎么回事？
我使用Databricks Connect运行我的代码，错误弹出的部分如下所示，
# se
浏览 12提问于2022-09-08得票数 2
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我用MLProject将我的模型存储在Github中，以便其他人可以以各种不同的方式运行它。现在，我想将运行所创建的模型记录为工件，以便用户可以使用MLModel加载它们。由于我的模型是自定义的，这并不像火花之类的口味那么简单。我首先在本地保存和加载模型，以确保我的环境、模型和工件代码工作。现在，我想将模型的登录作为从MLProject运行的GitHub的一部分。由于我所知道的文档中没有示例，所以我想寻求帮助，并建议这可能是对文档或示例的一个很好的补充。
在代码方面，我在最后写了mlrun中的折叠：
模型取决于项目运行中指定的参数。
ETS_Exogen = ETS_Exogen(param
浏览 7提问于2020-09-07得票数 3
我在ssh服务器上运行ML实验，实验通过mlflow记录，并存储在服务器上的本地mlruns中。
代码只是mlflow的基本用法，如下所示
import numpy as np
import mlflow
import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
if __name__ == '__main__':
Path('.
浏览 3提问于2022-04-24得票数 0
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我想要在Mlflow上记录git_sha参数，如documentation所示。在我看来，只需运行以下部分代码就足以让git_sha登录到Mlflow UI中。我说的对吗？ @hook_impl
def before_pipeline_run(self, run_params: Dict[str, Any]) -> None:
"""Hook implementation to start an MLflow run
with the same run_id as the Kedro pipeline run.
浏览 15提问于2021-11-17得票数 0
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我正在尝试使用MLFlow将工件记录到。尽管对dbfs的日志记录工作正常，但当我尝试将其记录到Azure Blob存储时，我只看到一个具有相应runid的文件夹，但其中没有任何内容。
我就是这么做的-
从Azure创建了一个实验，给出了它的名称和工件位置，如火花集群中的，笔记本中传递AZURE_STORAGE_ACCESS_KEY="ValueoftheKey“的环境变量部分中的，使用mlflow记录度量、param，最后使用像下面的代码片段来记录模型。
with mlflow.start_run():
lr = ElasticNet(alpha=alpha, l1_rat
浏览 6提问于2019-10-23得票数 0
我已经将mlflow构建部署到kubernetes集群中的一个吊舱中。我能够转发到mlflow ui，现在我正在尝试测试它。为此，我在同一个集群中运行在另一个荚上的jupyter笔记本上运行下面的测试。
import mlflow
print("Setting Tracking Server")
tracking_uri = "http://mlflow-tracking-server.default.svc.cluster.local:5000"
mlflow.set_tracking_uri(tracking_uri)
print("Loggi
浏览 2提问于2020-04-21得票数 2
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一旦MLflow运行完成，外部脚本就可以使用python mlflow客户端和mlflow.get_run(run_id)方法访问其参数和指标，但get_run返回的Run对象似乎是只读的。 具体地说，不能在get_run返回的对象上使用.log_param .log_metric或.log_artifact，从而引发如下错误： AttributeError: 'Run' object has no attribute 'log_param' 如果我们试图在mlflow上运行任何.log_*方法，它会使用Default实验中自动生成的run ID将它们登录到新
浏览 19提问于2021-03-29得票数 2
我正在尝试创建一个包装函数，允许我的数据科学家在MLflow中记录他们的模型。
这就是函数的样子，
def log_model(self, params, metrics, model, run_name, artifact_path, artifacts=None):
with mlflow.start_run(run_name=run_name):
run_id = mlflow.active_run().info.run_id
mlflow.log_params(params)
mlflow.log_metrics(metrics
浏览 3提问于2022-09-06得票数 1
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我在一个停靠环境中使用mlflow，如本所述，并且我从mlflow run .开始我的运行。
我得到的输出如下
2019/07/17 16:08:16 INFO mlflow.projects: === Building docker image mlflow-myproject-ab8e0e4 ===
2019/07/17 16:08:18 INFO mlflow.projects: === Created directory /var/folders/93/xt2vz36s7jd1fh9bkhkk9sgc0000gn/T/tmp1lxyqqw9 for downloading remote
浏览 2提问于2019-07-17得票数 4
1回答
我使用mlflow记录Logistic回归的参数和工件，但是当我尝试记录模型以便能够看到Mlflow UI中的所有文件时，我会看到两个文件夹:一个名为“model”，另一个名为“logger”(我设置的文件夹)。
model = LogisticRegression()
mlflow.set_tracking_uri('file:///artifacts')
mlflow.set_experiment('test')
mlflow.autolog()
with mlflow.start_run(run_name=run_name) as run:
mo
浏览 7提问于2022-06-21得票数 1
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MLFlow版本: 1.4.0 Python版本: 3.7.4
我以mlflow server...用户身份使用所有必需的命令行选项运行UI。
我以MLFlow项目的形式使用适当的MLproject.yaml文件登录到MLFlow。该项目在Docker容器上运行，因此CMD如下所示：
mlflow run . -P document_ids=${D2V_DOC_IDS} -P corpus_path=... --no-conda --experiment-name=${EXPERIMENT_NAME}
像这样运行实验会得到一个空白的run_name。我知道有一个run_id，但我也希望看到r
浏览 73提问于2019-11-02得票数 1
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我正在尝试创建一个kubernetes吊舱，它将运行MLflow跟踪器，将mlflow工件存储在指定的s3位置。下面是我试图部署的内容
Dockerfile：
FROM python:3.7.0
RUN pip install mlflow==1.0.0
RUN pip install boto3
RUN pip install awscli --upgrade --user
ENV AWS_MLFLOW_BUCKET aws_mlflow_bucket
ENV AWS_ACCESS_KEY_ID aws_access_key_id
ENV AWS_SECRET_ACCESS_KEY aw
浏览 1提问于2020-04-07得票数 0
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我正在创建一个mlflow实验，它将logistic回归模型与指标和工件一起记录下来。 import mlflow
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
with mlflow.start_run(run_name=run_name, experiment_id=experiment_id):
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit
浏览 10提问于2021-06-18得票数 2
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我试图将远程计算机上的MLFlow跟踪服务器设置为systemd服务。我有一个sftp服务器正在运行，并创建了一个SSH密钥对。
除了工件日志记录，一切看起来都很好。MLFlow似乎没有权限列出保存在mlruns目录中的工件。
我创建了一个实验，并以这种方式记录工件：
uri = 'http://192.XXX:8000'
mlflow.set_tracking_uri(uri)
mlflow.create_experiment('test', artifact_location='sftp://192.XXX:_path_to_mlruns_fol
浏览 1提问于2021-03-10得票数 3
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1回答
我正在尝试在中为我创建的自定义ML模型使用mlflow。不过，我对mlflow还不熟悉，因此，为了了解如何保存和记录模型，我从我正在努力工作的mlflow文档中创建了一个小示例。
import pandas as pd
import mlflow
# Define the model class
class AddN(mlflow.pyfunc.PythonModel):
def __init__(self, n):
self.n = n
def predict(self, context, model_input):
return mod
浏览 18提问于2022-10-27得票数 1
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我在本地机器上运行mlflow，并通过远程跟踪服务器记录所有内容，并将我的工件放到S3桶中。运行后，我已经确认它们在S3中存在，但是当我查看UI时，工件部分是完全空白的。没有错误，只有空位。
知道这是为什么吗？我包括了UI中的一张图片。
浏览 4提问于2022-05-17得票数 1
在log_model调用中生成的runId需要在mlflow模型服务中访问
我正在尝试运行mlflow最小配置来部署定制模型。
采取的第一步:我使用log_model观察值保存模型:工件被适时地保存在mlrun中
第二步:我能够使用mlflow模型服务-m运行:观察:服务器在5000启动
采取的第三步:我能够运行curl调用来预测观察:预测返回
问:如何将在Step1中生成的runId传递给Step2，即如何执行log_model
请告知上述用例的推荐工作流程(是否需要使用跟踪/mlflow服务器)等。
mlflow.pyfunc.log_model(artifact_path="ar
浏览 1提问于2019-09-04得票数 0
1回答
我正在运行一个ML管道，在该管道的末尾，我将使用mlflow记录某些信息。我主要是阅读Databricks官方的mlflow跟踪教程。
import mlflow
import mlflow.sklearn
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
with mlflow.start_run():
n_estimators = 100
max_depth = 6
max_features = 3
# Create and t
浏览 5提问于2022-09-22得票数 1
当我记录经过训练的模型时，我需要将mlflow中的"sklearn_version“从"0.22.1”更改为"1.0.0“，这是因为这个模型将与我在推理期间用于部署的sklearn版本不兼容。我可以通过在conda.yml文件中设置"conda_env“
mlflow.sklearn.log_model(conda_env= 'my_env')
这是requirements.txt的屏幕截图
但是，在MLmodel文件中，sklearn下的版本保持不变，这是导致问题的文件：
下面是我用来在蓝色机器学习笔记本中创建这个ml
浏览 7提问于2022-06-20得票数 0
我正在尝试使用记录测试集的图。
为此，我尝试了类似于下面的代码(我使用的是托管在Databricks和sklearn==1.0.1上的mlflow )
import sklearn.datasets
import pandas as pd
import numpy as np
import mlflow
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
fr
浏览 7提问于2022-07-15得票数 0
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假设目录结构如下：
/input/files/path
/input1
/file1_1.json
/file1_2.json
/input2
/file2_1.json
/someting_unrelated
...
我想要运行一个使用Hydra配置的脚本多次，每次获得一个input*文件夹的完整路径。
如何才能做到这一点？
浏览 0提问于2021-10-27得票数 0
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1回答
我们在AWS spot实例上运行我们的实验。有时实验会停止，而我们更愿意继续记录到相同的运行。如何设置活动运行的run-id？ 类似于下面的伪代码(不起作用)： if new:
mlflow.start_run(experiment_id=1, run_name=x)
else:
mlflow.set_run(run_id)
浏览 30提问于2021-04-13得票数 0
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1回答
我正在尝试将MLFlow服务器与我在GCP上的Kubeflow集群集成。为此，我创建了一个MLFlow部署，并使用负载均衡器公开它。
机器学习代码作为pod部署在Kubeflow集群上。MLflow服务器IP:端口用于记录参数(例如，超参数)和工件(例如，模型)。
问题是，这些工件只记录在docker图像中(带有机器学习代码的pod)。另一方面，在提供MLflow服务器IP:PORT之后，参数日志可以很好地工作。
这是一个截图。
浏览 2提问于2019-11-04得票数 0
我在Pipeline中有一组预处理阶段和一个KerasClassifier (from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier)估计器。
我的总体目标是在mlflow中(在databricks中)对整个sklearn管道进行调优和记录。我得到了一个令人困惑的类型错误，我想不出如何重新分配：
TypeError:不能对_thread.RLock对象进行分类
我有以下代码(没有调优阶段)，它返回上述错误：
conda_env = _mlflow_conda_env(
additional_conda
浏览 2提问于2021-09-10得票数 0
回答已采纳
我使用的是与GitHub uri一起运行的mlflow。
当我使用以下命令运行
mlflow run <git-uri>
该命令设置一个conda环境，然后将Git克隆到一个临时目录中，但我需要在特定的目录中设置它。
我查了整份文件，但找不到。难道没有这样的办法一次做到这一点吗？
浏览 4提问于2021-06-12得票数 1
回答已采纳
3回答
我已经在VM中设置了mlflow服务，并且我能够使用mlflow service命令为模型服务。想知道我们是否可以在一个VM中托管多个模型？
我使用下面的命令在vm中使用mlflow为模型提供服务。
命令：
/mlflow models serve -m models:/$Model-Name/$Version --no-conda -p 443 -h 0.0.0.0
上面的命令创建一个服务模型，并在443端口上运行它。是否有可能像下面这样创建一个带有模型名称的端点？
当前网址：
预期网址：？
浏览 12提问于2022-01-07得票数 0
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当使用MLflow项目(通过MLproject文件)时，我在开始时收到以下消息：
INFO mlflow.projects.backend.local:
=== Running command 'source /anaconda3/bin/../etc/profile.d/conda.sh &&
conda activate mlflow-4736797b8261ec1b3ab764c5060cae268b4c8ffa 1>&2 &&
python3 main.py' in run with ID 'e2f0e8c67
浏览 0提问于2022-03-18得票数 0
2回答
我无法更改MLflow实验的实验id。
目前，我正在运行以下代码来在日志记录之前创建一个实验：
mlflow.set_experiment(experiment_name="my_model")
with mlflow.start_run():
#train model
这样做可以让我创建一个新的实验，但是实验id总是1。
创建的yaml文件如下所示：
artifact_location: file:///project/src/mlruns/1
experiment_id: '1'
lifecycle_stage: active
name: my_mo
浏览 3提问于2021-02-01得票数 6
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在mlflow中，您可以使用可在UI中折叠的fluent projects API运行嵌套运行。例如，通过使用以下代码(有关UI支持，请参阅 )：
with mlflow.start_run(nested=True):
mlflow.log_param("mse", 0.10)
mlflow.log_param("lr", 0.05)
mlflow.log_param("batch_size", 512)
with mlflow.start_run(nested=True):
mlflow.log_param("m
浏览 5提问于2019-06-14得票数 5
1回答
我是使用mlflow与sqlite后端。以下列方式启动服务器：
mlflow server --backend-store-uri sqlite:///mlruns_db/mlruns.db --default-artifact-root $PWD/mlruns --host 0.0.0.0 -p 5000
在代码中，我用这样的签名记录模型
...
signature = infer_signature(X, y)
mlflow.sklearn.log_model(model, model_name, signature=signature)
...
然后我会收到警告
2022/05/26
浏览 14提问于2022-05-28得票数 1
我正在尝试使用Mlflow记录评估过程中的步骤，但只能记录最后一步。使用mlflow.tensorflow.autolog()，我能够在保存检查点时记录一些指标(如损失)，这是在RunConfig中定义的每100步。然而，我还需要保存精度和top3error每100步模型进行评估。下面是我的代码：
def top3error(features, labels, predictions):
return {'top3error': tf.metrics.mean(tf.nn.in_top_k(predictions=predictions['logits'
浏览 2提问于2019-08-01得票数 0
我正在使用mlflow、REST编写一个库。我正在寻找用于记录不同的mlflow模型的mlflow REST。
在文档中，说api将在将来被删除，并且没有关于model_json请求体的描述。
如果我看到github，则缺少用于日志模型的 mlflow REST。
浏览 5提问于2022-03-30得票数 3
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