dvc教程

使用DVC构建可维护的机器学习管道 本指南以为起点，并带您了解如何使用DVC构建可维护的机器学习管道。 如果您有时间，可以在查看完整的文章（比本自述文件更深入的解释 :winking_face: ） 原则是： 为每个管道步骤编写一个python脚本 将每个脚本使用的参数保存在yaml文件中 指定每个脚本所依赖的文件 指定每个脚本生成的文件 在本教程中，我们将建立一个模型来对20newsgroups数据集进行分类。 环境：装有Python 3 ， pip和Git的Linux 第一：将DVC

建立 git clone gitgithub.com:curiousily/Reproducible-ML-with-DVC.git pipenv install --dev git checkout pre-dvc DVC 初始化DVC dvc init 并添加远程存储（在这种情况下为本地） dvc remote add -d localremote /tmp/dvc-storage 禁用分析（可选） dvc config core.analytics false 实验线性回归 建立资