当超参数调优时，Google引擎不返回目标值

Question

在Google引擎上的超参数调优工作的培训输出中，我没有看到为每一次试验计算的目标值。培训产出如下：

    {
  "completedTrialCount": "4",
  "trials": [
    {
      "trialId": "2",
      "hyperparameters": {
        "learning-rate": "0.0010000350944297609"
      }
    },
    {
      "trialId": "3",
      "hyperparameters": {
        "learning-rate": "0.0053937227881987841"
      }
    },
    {
      "trialId": "4",
      "hyperparameters": {
        "learning-rate": "0.099948384760813816"
      }
    },
    {
      "trialId": "1",
      "hyperparameters": {
        "learning-rate": "0.02917661111653325"
      }
    }
  ],
  "consumedMLUnits": 0.38,
  "isHyperparameterTuningJob": true
}

超参数调优作业似乎运行正常，并在作业旁边显示绿色复选标记。不过，我预计我会在培训产出中看到每次试验的目标函数的价值。没有这个，我不知道哪一个审判是最好的。我试图将目标的价值添加到摘要图中如下：

with tf.Session() as sess:
    ...
    final_cost = sess.run(tf.reduce_sum(tf.square(Y-y_model)), feed_dict={X: trX, Y:trY})
    summary = Summary(value=[Summary.Value(tag='hyperparameterMetricTag', simple_value=final_cost)])
    summary_writer.add_summary(summary)
    summary_writer.flush()

我相信我已经遵循了文档中讨论的所有步骤来设置一个超参数调优作业。还需要什么来确保我得到一个可以让我比较不同试验的输出？

Answer 1

请您检查一下是否可以在张卡上找到hyperparameterMetricTag的值，以确保您正确地报告度量值吗？请确保在作业请求( hyperparameterMetricTag )和代码中指定相同的hyperparameterMetricTag名称(在您的情况下是hyperparameterMetricTag)。