Google Cloud ML Engine超参数调优无目标值返回问题咨询

嘿，我之前也碰到过类似的情况，给你梳理下可能的原因和解决步骤：

第一步：确保训练脚本输出了正确的指标格式 #

ML Engine是从训练日志里抓取目标值的，所以你的脚本必须把要追踪的指标（比如损失、准确率）按指定格式输出到标准输出（stdout）或者标准错误（stderr）里。举个例子，如果你的目标是最小化损失，Python脚本里要这么写：

print(f"Hyperparameter tuning metric: loss={current_loss_value}")

要是用TensorFlow的话，除了用tf.summary记录指标，也要确保这些日志能被ML Engine正常捕获，别被重定向或者屏蔽了。

第二步：核对超参数调优的配置文件 #

你的调优配置（一般是config.yaml）得明确告诉ML Engine要追踪哪个指标，比如：

trainingInput:
  hyperparameters:
    goal: MINIMIZE  # 要是追求准确率最大化就改成MAXIMIZE
    hyperparameterMetricTag: loss  # 这里必须和你脚本里输出的指标名称完全一致！

划重点：hyperparameterMetricTag的值要和日志里的标签完全匹配，比如你输出的是accuracy=0.92，那这里就得写accuracy，差一个字符都不行。

第三步：查看试验的详细日志排查问题 #

如果上面两步都没问题，那就去每个试验的详细日志里找线索：

• 打开Cloud Console，找到对应的超参数调优任务
• 点击每个试验的ID，进入详情页查看日志
• 检查有没有输出目标指标，或者有没有报错导致指标没生成（比如训练中途崩溃，指标根本没计算出来）

第四步：确认任务状态和权限 #

• 虽然你显示已完成4个试验，但还是要确认每个试验都是正常完成状态，不是失败状态
• 检查你的账号有没有ml.trials.get这类查看试验详情的权限，别因为权限问题看不到数据

你现在拿到的试验数据只有trialId和超参数，说明ML Engine根本没捕获到目标指标，按照上面的步骤一步步排查，应该就能解决啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dan