添加评估结果
训练作业运行结束后,ModelArts将自动为您的模型进行评估,并且给出调优诊断和建议,详细功能描述请参见评估结果。
- 针对使用预置算法创建训练作业,无需任何配置,即可查看此评估结果。
- 针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业,则需要在您的训练代码中添加评估代码,才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。
- 只支持验证集的数据格式为图片
- 目前,仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。
- TF-1.13.1-python3.6
- TF-2.1.0-python3.6
- PyTorch-1.4.0-python3.6
本章节介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正,分为三个方面:添加输出目录、拷贝数据集到本地、映射数据集路径到OBS。
添加输出目录
添加输出目录的代码比较简单,即在代码中添加一个输出评估结果文件的目录,被称为train_url,也就是页面上的训练输出位置。并把train_url添加到使用的函数analysis中,使用save_path来获取train_url。示例代码如下所示: