最佳代码 运行 和先前实验的模型
Code for Best Run and Model from previous experiment
为了获得之前 运行 实验中的最佳 运行 和拟合模型，寻找 python 代码。
以下是您可以重复使用的代码
https://github.com/microsoft/MLOpsPython/blob/master/diabetes_regression/evaluate/evaluate_model.py
假设在之前的每个实验中运行，一个模型注册了一个包含感兴趣指标的标签（例如test_mae），下面是检索具有最低 mae 版本的代码.
from azureml.core.model import Model
model_name = "YOUR_MODEL_NAME"
model_path = "LOCAL_PATH”
model_version_list = [(model.version,float(model.tags["test_mae"])) for model in Model.list(workspace = ws,name =model_name)]
model_version_list.sort(key = lambda a: a[0])
lowest_mae_version =model_version_list[0][0]
print("best version is {} with mae at {}".format(lowest_mae_version,model_version_list[0][1]))
model = Model(name = model_name,workspace = ws, version =lowest_mae_version)
model.download(model_path, exist_ok=True)
当模型尚未注册时，在 automl 中建立模型 运行 并希望获取所有模型并根据特征化、使用的方法和指标以及其他数据集比较结果。这些模型都在带有 GUI 的工作区内，您可以看到它们并手动下载它们。
为了获得之前 运行 实验中的最佳 运行 和拟合模型，寻找 python 代码。
以下是您可以重复使用的代码 https://github.com/microsoft/MLOpsPython/blob/master/diabetes_regression/evaluate/evaluate_model.py
假设在之前的每个实验中运行，一个模型注册了一个包含感兴趣指标的标签（例如test_mae），下面是检索具有最低 mae 版本的代码.
from azureml.core.model import Model
model_name = "YOUR_MODEL_NAME"
model_path = "LOCAL_PATH”
model_version_list = [(model.version,float(model.tags["test_mae"])) for model in Model.list(workspace = ws,name =model_name)]
model_version_list.sort(key = lambda a: a[0])
lowest_mae_version =model_version_list[0][0]
print("best version is {} with mae at {}".format(lowest_mae_version,model_version_list[0][1]))
model = Model(name = model_name,workspace = ws, version =lowest_mae_version)
model.download(model_path, exist_ok=True)
当模型尚未注册时，在 automl 中建立模型 运行 并希望获取所有模型并根据特征化、使用的方法和指标以及其他数据集比较结果。这些模型都在带有 GUI 的工作区内，您可以看到它们并手动下载它们。