Azure ML 服务中的指标文档太大
Metric Document is too large in Azure ML Service
我正在尝试在 100 和 50 个时期的每个时期保存指标：损失、验证损失和 mAP，但在实验结束时出现此错误：
运行 失败：运行历史最终确定失败：ServiceException：代码：400 消息：(ValidationError) 度量文档太大
我正在使用此代码保存指标
run.log_list("loss", history.history["loss"])
run.log_list("val_loss", history.history["val_loss"])
run.log_list("val_mean_average_precision", history.history["val_mean_average_precision"])
我不明白为什么只保存 3 个指标会超出 Azure ML 服务的限制。
您可以像这样将 运行 历史列表写入更小的块：
run.log_list("loss", history.history["loss"][:N])
run.log_list("loss", history.history["loss"][N:])
在内部，运行 历史服务将具有相同指标名称的块连接到一个连续列表中。
我正在尝试在 100 和 50 个时期的每个时期保存指标：损失、验证损失和 mAP，但在实验结束时出现此错误： 运行 失败：运行历史最终确定失败：ServiceException：代码：400 消息：(ValidationError) 度量文档太大
我正在使用此代码保存指标
run.log_list("loss", history.history["loss"])
run.log_list("val_loss", history.history["val_loss"])
run.log_list("val_mean_average_precision", history.history["val_mean_average_precision"])
我不明白为什么只保存 3 个指标会超出 Azure ML 服务的限制。
您可以像这样将 运行 历史列表写入更小的块：
run.log_list("loss", history.history["loss"][:N])
run.log_list("loss", history.history["loss"][N:])
在内部，运行 历史服务将具有相同指标名称的块连接到一个连续列表中。