在 機器學習 Studio 中管理實驗執行 （傳統）
適用於：
機器學習 Studio （傳統） 
Azure 機器學習
重要
Machine Learning 工作室 (傳統) 的支援將於 2024 年 8 月 31 日結束。 建議您在該日期之前轉換成 Azure Machine Learning。
自 2021 年 12 月 1 日起，您將無法建立新的 Machine Learning 工作室 (傳統) 資源。 在 2024 年 8 月 31 日之前，您可以繼續使用現有的 Machine Learning 工作室 (傳統) 資源。
ML 工作室 (傳統) 文件即將淘汰，未來將不再更新。
開發預測性分析模型是反覆的程式-當您修改實驗的各種函式和參數時，您的結果會聚合，直到您滿意您擁有定型且有效的模型為止。 此程式的關鍵是追蹤實驗參數和組態的各種反覆專案。
您可以隨時檢閱先前的實驗回合，以挑戰、重新流覽，最後確認或精簡先前的假設。 當您執行實驗時，機器學習 Studio（傳統版）會保留執行歷程記錄，包括數據集、模組和埠連線和參數。 此歷程記錄也會擷取結果、運行時間資訊，例如啟動和停止時間、記錄訊息和執行狀態。 您可以隨時回顧這些執行的任何一項，以檢閱實驗和中繼結果的時序。 您甚至可以使用先前的實驗回合，在建立簡單、複雜甚至合奏模型化解決方案的路徑上啟動至新的查詢和探索階段。
注意
當您檢視先前的實驗執行時，該版本的實驗會鎖定且無法編輯。 不過，您可以按兩下 [另存新檔] ，並提供複本的新名稱來儲存複本。 機器學習 Studio （傳統版） 會開啟新的複本，然後您可以編輯並執行。 實驗複本會連同所有其他實驗一起在 [實驗 ] 清單中取得。
檢視先前的執行
當您開啟至少執行一次實驗時，您可以按下 [屬性] 窗格中的 [先前執行 ] 來檢視實驗先前的執行。
例如，假設您建立實驗，並在11：23、11：42和11：55執行其版本。 如果您開啟實驗的最後一次執行 （11：55），然後按兩下 [先前執行]，則會開啟您在 11：42 執行的版本。
檢視執行歷程記錄
您可以按下 開啟實驗中的 [檢視執行歷程記錄 ] 來檢視實驗的所有先前執行。
例如，假設您使用線性回歸模組建立實驗，而您想要觀察變更學習率對實驗結果值的影響。 您可以使用此參數的不同值多次執行實驗，如下所示：
| 學習速率值 | 運行開始時間 |
|---|---|
| 0.1 | 2014/9/11 下午 4：18：58 |
| 0.2 | 2014/9/11 下午 4：24：33 |
| 0.4 | 2014/9/11 下午 4：28：36 |
| 0.5 | 9/11/2014 下午 4：33：31 |
如果您按下列 執行歷程記錄】，您會看到下列所有執行的清單：
按兩下這些執行中的任何一個，即可在執行實驗時檢視實驗的快照集。 設定、參數值、批注和結果都會保留下來，讓您能夠完整記錄該實驗的執行。
提示
若要記錄實驗的反覆專案，您可以在每次執行實驗時修改標題，您可以在屬性窗格中更新 實驗的摘要 ，以及新增或更新個別模組的批註以記錄變更。 標題、摘要和模組批註會與實驗的每個執行一起儲存。
機器學習 Studio 中 [實驗] 索引標籤中的實驗清單（傳統版）一律會顯示最新版的實驗。 如果您開啟實驗的先前執行 （使用 [先前執行] 或 [檢視執行歷程記錄]），您可以按兩下 [檢視執行歷程記錄] 並選取狀態為 [可編輯] 的反復專案，回到草稿版本。
執行先前的實驗
當您按下 [先前執行 ] 或 [檢視執行歷程記錄 ] 並開啟先前的執行時，您可以在只讀模式中檢視已完成的實驗。
如果您想要從您為先前執行設定實驗的方式開始進行實驗的反覆專案，您可以開啟回合並按兩下 [另存新檔] 來執行此動作。 這會建立新的實驗，其中包含新的標題、空的執行歷程記錄，以及先前執行的所有元件和參數值。 這個新實驗會列在 機器學習 Studio （傳統） 首頁的 [實驗] 索引卷標中，您可以修改和執行它，為實驗的這個反復專案起始新的執行歷程記錄。
例如，假設您有上一節中顯示的實驗執行歷程記錄。 您想要觀察當您將 Learning rate 參數設定為 0.4 時會發生什麼情況，並針對定型 epochs 參數嘗試不同的值。
- 按兩下 [檢視執行歷程記錄 ]，然後開啟您在下午 4：28：36 執行的實驗反覆專案（其中您將參數值設定為0.4）。
- 按兩下 [ 另存新檔]。
- 輸入新的標題，然後按兩下 [ 確定 ] 複選標記。 系統會建立實驗的新複本。
- 修改定型 epochs 參數的數目。
- 按兩下 [ 執行]。
您現在可以繼續修改並執行此版本的實驗，建置新的執行歷程記錄來記錄您的工作。