华为云AI开发平台ModelArts添加评估结果_云淘科技
训练作业运行结束后，ModelArts将自动为您的模型进行评估，并且给出调优诊断和建议，详细功能描述请参见评估结果。
针对使用预置算法创建训练作业，无需任何配置，即可查看此评估结果。
针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。
只支持验证集的数据格式为图片
目前，仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。
TF-1.13.1-python3.6
TF-2.1.0-python3.6
PyTorch-1.4.0-python3.6
本章节介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正，分为三个方面：添加输出目录、拷贝数据集到本地、映射数据集路径到OBS。
添加输出目录
添加输出目录的代码比较简单，即在代码中添加一个输出评估结果文件的目录，被称为train_url，也就是页面上的训练输出位置。并把train_url添加到使用的函数analysis中，使用save_path来获取train_url。示例代码如下所示：
拷贝数据集到本地
拷贝数据集到本地主要是为了防止长时间访问OBS容易导致OBS连接中断使得作业卡住，所以一般先将数据拷贝到本地再进行操作。
数据集拷贝有两种方式，推荐使用OBS路径进行处理拷贝。
OBS路径（推荐）
直接使用moxing的copy_parallel接口，拷贝对应的OBS路径。
ModelArts数据管理中的数据集（即manifest文件格式）
使用moxing的copy_manifest接口将文件拷贝到本地并获取新的manifest文件路径，然后使用SDK解析新的manifest文件。
映射数据集路径到OBS
由于最终JSON体中需要填写的是图片文件的真实路径，也就是OBS对应的路径，所以在拷贝到本地做完分析和评估操作后，需要将原本的本地数据集路径映射到OBS路径，然后将新的list送入analysis接口。
如果使用的是OBS路径作为输入的data_url，则只需要替换本地路径的字符串即可。
如果使用manifest文件，需要再解析一遍原版的manifest文件获取list，然后再送入analysis接口。
完整的适配了训练作业创建的图像分类样例代码如下：
父主题： 训练管理（旧版即将下线）
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