同时训练和评估模型

按如下方式配置训练管道：

• 在“管道类型”字段中，选择“完整管道运行”。
• 在“选择包”字段中，选择要训练和评估的包。
• 在“选择包主要版本”字段中，选择包的主要版本。
• 在“选择包次要版本”字段中，选择包的次要版本。强烈建议始终使用次要版本 0（零）。
• 在“选择输入数据集”字段中，选择一个具有代表性的训练数据集。
• 在“选择评估数据集”字段中，选择一个具有代表性的评估数据集。
• 在“输入参数”部分中，输入管道定义和使用的任何环境变量（如果有）。对于大多数用例，不需要指定任何参数，模型将使用高级技术来查找高性能配置。但是，您可以使用以下一些环境变量：
• auto_retraining，您可借此完成自动重新训练循环；如果将该变量设置为 True，则输入数据集必须是与数据所标记的标签会话相关联的“导出”文件夹；如果仍将该变量设置为 False，则输入数据集需要对应于以下数据集格式。
• model.epochs，用于自定义训练管道的时期数（默认值为 100）。
• 选择是在 GPU 还是 CPU 上训练管道。默认情况下，“启用 GPU”滑块处于禁用状态，在这种情况下，管道将在 CPU 上进行训练。此外，使用 GPU 进行训练至少比使用 CPU 快 10 倍。此外，仅支持对不超过 1000 张图像的数据集进行 CPU 训练。对于较大的数据集，您需要使用 GPU 进行训练。
• 请选择管道应何时运行：“立即运行”、“基于时间”或“循环”。如果您使用的是 auto_retraining 变量，请选择“循环”。
  
  

  

  
  
• 配置所有字段后，单击“创建”。已创建管道。