我想在 Google AI Platform 上启动一项培训工作，使用自定义容器进行一些超参数调整。我在这里阅读了文档。具体来说，我对我的代码进行了以下调整：
- 在我的 Dockerfile 中，我安装了 cloudml-hypertune。
- 在我的训练代码中：我使用 cloudml-hypertune 通过调用其帮助函数 report_hyperparameter_tuning_metric 来报告每个试验的结果。我为每个超参数添加了命令行参数，并使用 argparse 处理参数解析。
- 在我的工作请求中，我向我的 TrainingInput 对象添加了一个 HyperparameterSpec，其名称与我使用的 report_hyperparameter_tuning_metric 函数匹配
从日志中我可以看到每次试验都没有错误地完成，但在作业控制台视图中我可以看到以下内容：
请注意，指标列 (recall@k) 或训练步骤中没有任何内容。我打印了我的指标只是为了看看它是否有一些价值，答案是肯定的。我的 Keras 代码如下：
model.fit(...)
recall_at_k = evaluate(model)
hpt = hypertune.HyperTune()
hpt.report_hyperparameter_tuning_metric(hyperparameter_metric_tag='recall@k', metric_value=recall_at_k, global_step=args.epochs)