Training time finished without completing a successful trial. Either no trial completed or the metric for all completed trials are NaN or Infinity

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Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
25/100
Type d'issue
Bug
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
csharp

Piste de recherche

Commencez à la ligne 114 de src/Microsoft.ML.ModelBuilder.AutoMLService/Experiments/LocalImageClassificationExperiment.cs et suivez l’appel via AutoMLExperiment.RunAsync jusqu’à la ligne 178 de src/Microsoft.ML.ModelBuilder.AutoMLService/AutoMLEngineService/AutoMLEngine.cs. Reproduisez l’échec de l’entraînement de la classification d’images et déterminez pourquoi aucun trial terminé ne possède de métrique finie. Le travail est considéré comme terminé lorsque l’entraînement s’achève avec au moins un trial réussi et une métrique finie.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

at Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment.RunAsync(CancellationToken ct)
at Microsoft.ML.ModelBuilder.AutoMLService.LocalImageClassificationExperiment.ExecuteAsync(IDataView trainData, IDataView validateData, CancellationToken ct) in //src/Microsoft.ML.ModelBuilder.AutoMLService/Experiments/LocalImageClassificationExperiment.cs:line 114
at Microsoft.ML.ModelBuilder.AutoMLEngine.StartTrainingAsync(ITrainingConfiguration config, PathConfiguration pathConfig, CancellationToken userCancellationToken) in /
/src/Microsoft.ML.ModelBuilder.AutoMLService/AutoMLEngineService/AutoMLEngine.cs:line 178

Langage dominant
Dockerfile
Étoiles
287
Forks
66
Métriques de merge des PR
Aucune PR mergée en 30 j

Préparer son environnement

Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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