比较经过训练和评估的模型:笔记本
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
作为数据科学家,这是一个常见的工作流:在本地训练模型(在我的笔记本中)、记录参数、将训练时序指标记录到 Vertex AI TensorBoard,并记录评估指标。
您可以在 Google Cloud 控制台的“实验”页面上查看与实验关联的实验运行作业。
![训练参数和时序指标并记录到 TensorBoard](https://cloud.google.com/static/vertex-ai/docs/experiments/images/console-compare.png?authuser=0000&hl=zh-cn)
笔记本:比较本地训练的模型
在“Vertex AI:跟踪本地训练的模型的参数和指标”笔记本中,您将学习如何使用 Vertex AI Experiments 执行以下操作:
- 记录模型参数。
- 将每个周期的损失和指标记录到 TensorBoard。
- 记录评估指标。
- 比较两个实验运行作业。
相关内容
如未另行说明,那么本页面中的内容已根据知识共享署名 4.0 许可获得了许可,并且代码示例已根据 Apache 2.0 许可获得了许可。有关详情,请参阅 Google 开发者网站政策。Java 是 Oracle 和/或其关联公司的注册商标。
最后更新时间 (UTC):2025-02-14。
[[["易于理解","easyToUnderstand","thumb-up"],["解决了我的问题","solvedMyProblem","thumb-up"],["其他","otherUp","thumb-up"]],[["很难理解","hardToUnderstand","thumb-down"],["信息或示例代码不正确","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["没有我需要的信息/示例","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["翻译问题","translationIssue","thumb-down"],["其他","otherDown","thumb-down"]],["最后更新时间 (UTC):2025-02-14。"],[],[]]