在 机器学习 Studio 中管理试验运行（经典版）
适用于：
机器学习 Studio（经典版）Azure 机器学习 
重要
对机器学习工作室（经典）的支持将于 2024 年 8 月 31 日结束。 建议在该日期之前转换到 Azure 机器学习。
从 2021 年 12 月 1 日开始，你将无法创建新的机器学习工作室（经典）资源。 在 2024 年 8 月 31 日之前，可继续使用现有的机器学习工作室（经典）资源。
ML 工作室（经典）文档即将停用，将来可能不会更新。
开发预测分析模型是一个迭代过程 - 在修改试验的各种函数和参数时，结果会不断聚合，直到对经过培训的有效模型感到满意为止。 此过程的关键是跟踪试验参数和配置的各种迭代。
可以在任何时候复查前面运行的试验，以便质询、回顾并最终确认或优化以前的假设。 运行试验时，机器学习 Studio（经典版）会保留运行历史记录，包括数据集、模块和端口连接和参数。 此历史记录还会捕获结果和运行时信息，如启动和停止时间、日志消息和执行状态。 可以在任何时候回头查看这些运行，以复查实验和中间结果的时间顺序。 在创建简单、复杂，甚至建模解决方案的过程中，甚至可以使用上一次运行的试验来启动新一阶段的查询和探索。
注意
在查看上一次运行的试验时，该版本的试验是锁定的并且不能编辑。 但是，可以通过单击“另存为”并为该副本提供一个新名称来保存一份副本。 机器学习 Studio（经典版）将打开新副本，然后可以编辑并运行该副本。 此实验副本和所有其他试验都位于“试验”列表中。
查看之前的运行
如果有一个你至少运行过一次的试验处于打开状态，可以通过单击属性窗格中的“前一次运行”来查看之前运行的试验。
例如，假设创建了一个试验，并在 11:23、11:42 和 11:55 分别运行了该试验版本。 如果打开了最后一次运行的试验 (11:55)，则可以单击“前一次运行”打开在 11:42 运行的版本。
查看运行历史记录
可以通过单击已打开试验中的“查看运行历史记录”来查看该试验的所有以前的版本。
例如，假设使用线性回归模块创建了一个试验，并且要观察在更改了试验结果的学习率值后的效果。 可以为此参数使用不同的值多次运行此试验，如下所示：
| 学习速率值 | 运行开始时间 |
|---|---|
| 0.1 | 9/11/2014 4:18:58 pm |
| 0.2 | 9/11/2014 4:24:33 pm |
| 0.4 | 9/11/2014 4:28:36 pm |
| 0.5 | 9/11/2014 4:33:31 pm |
如果单击“查看运行历史记录”，会看到所有这些运行的列表：
单击这些运行中的任意一个，以查看在运行时的试验快照。 配置、参数值、注释和结果将全部保留，从而提供试验运行的完整记录。
提示
要记录试验的迭代，可以在每次运行的时候修改标题；可以在属性窗格中更新实验的“摘要”，并且可以为各个模块添加或更新注释以记录所做的更改。 每次运行试验都会保存标题、 摘要和模块注释。
机器学习 Studio（经典版）的“试验”选项卡中的实验列表始终显示最新版本的试验。 如果打开了前一次运行的试验（使用“前一次运行”或“查看运行历史记录”），可以通过单击“查看运行历史记录”并选择“状态”为“可编辑”的迭代返回草稿版本。
运行以前的试验
在单击“前一次运行”或“查看运行历史记录”打开前一次运行后，可以在只读模式下查看已完成的试验。
如果想要从为前一次运行配置迭代的方式开始试验的迭代，可以通过打开运行并单击“另存为”来进行。 这会创建一个新的试验，包含新的标题、空的运行历史记录以及前一次运行的所有组件和参数值。 此新试验列在机器学习工作室（经典）主页的“试验”选项卡中，你可以修改和运行它，为试验的此迭代启动新的运行历史记录。
例如，假设有上一部分中所示的试验运行历史记录。 想要观察在将”学习率“设置为 0.4 以及为”培训时期数”参数尝试不同的值时会发生的情况。
- 单击”查看运行历史记录”并打开在 4:28:36 pm（在此时会参数值设置为 0.4）运行的试验的迭代。
- 单击“另存为”。
- 输入新的标题，并单击“确定”复选标记。 这会创建一份新的试验副本。
- 修改“数培训时期”参数。
- 单击“运行”。
现在可以继续修改并运行此版本的试验，构建新的运行历史记录以记录所做的工作。