[英]How to display metrics and value on SageMaker pipeline UI?
對於內置算法,我參考了官方的“ Define Metrics ”指南(“使用內置算法進行訓練”一章)。
問題基本上分兩步解決:
在您的腳本(例如,訓練腳本)中,您需要記錄要攔截的指標。
簡單的打印/日志:
print(f"New best val_loss score: {your_metric}")
在管道組件的定義中,您應該設置metric_definitions
參數。
例如在Estimators中。
metric_definitions (list[dict[str, str] or list[dict[str, PipelineVariable]]) – 定義用於評估訓練作業的指標的字典列表。 每個字典包含兩個鍵:指標名稱的“名稱”和用於從日志中提取指標的正則表達式的“正則表達式”。 這應該只為不使用 Amazon 算法的作業定義。
要將其用於上述示例,只需定義:
metric_definitions=[
{'Name': 'val_loss', 'Regex': 'New best val_loss score: ([0-9\.]+)'}
]
PS:請記住,估算器也意味着派生類,例如SKLearn 、 PyTorch等...
此時,在您定義要截取的指標的參考步驟中,您將在SageMaker Studio屏幕中找到最后截取的值的鍵值對,以及用於監控進度的圖表(即使在訓練期間)在 cloudwatch 指標中。
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