MLFlow结果跟踪器

class MLFlowResultTracker(tracking_uri: str | None = None, experiment_id: int | None = None, experiment_name: str | None = None, tags: dict[str, Any] | None = None)

基础类：ResultTracker

一个用于MLflow的跟踪器。

通过MLFlow初始化结果跟踪。

Parameters:

• tracking_uri (str | None) – 跟踪URI。

• experiment_id (int | None) – 实验ID。如果提供，这必须是MFLow中现有实验的ID。优先级高于experiment_name。

• experiment_name (str | None) – 实验名称。如果该实验名称存在，则将当前运行添加到此实验中。否则，创建一个具有给定名称的实验。

• 标签 (dict[str, Any] | None) – 作为标签记录的其他运行详细信息

方法总结

end_run([success])	结束运行。
log_metrics(metrics[, step, prefix])	将指标记录到结果存储中。
log_params(params[, prefix])	将日志参数记录到结果存储中。
start_run([run_name])	使用可选名称启动运行。

方法文档

end_run(success: bool = True) → None

结束运行。

必须在实验结束后调用。

Parameters:

success (bool) – 可用于表示运行失败。可能会被忽略。

Return type:

无

log_metrics(metrics: Mapping[str, float], step: int | None = None, prefix: str | None = None) → None

将指标记录到结果存储中。

Parameters:

• metrics (Mapping[str, float]) – 要记录的指标。

• step (int | None) – 一个可选的步骤，用于附加指标（例如，epoch）。

• prefix (str | None) – 一个可选的前缀，用于在指标中的每个键前添加。

Return type:

无

log_params(params: Mapping[str, Any], prefix: str | None = None) → None

将日志参数记录到结果存储中。

Parameters:

• params (Mapping[str, Any])

• prefix (str | None)

Return type:

无

start_run(run_name: str | None = None) → None

使用可选名称启动运行。

Parameters:

run_name (str | None)

Return type:

无