dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder
Recommendation: "Max model to explore" and "Max memory to use" info occurs two times in the Output window.
- Lingua principale
- Dockerfile
- Stelle
- 285
- Fork
- 66
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
**System Information (please complete the following information):**
Windows OS: Windows-11-Enterprise-22H2
ML.Net Model Builder 2022: 17.16.0.2331601 (Main Build)
Microsoft Visual Studio Enterprise: 2022(17.5.5)
.Net: 6.0, 7.0
**Describe the bug**
- On which step of the process did you run into an issue:
"Max model to explore" and "Max memory to use" info occurs two times in the Output window.
**TestMatrix**
https://testpass.blob.core.windows.net/test-pass-data/recommendation-ratings.csv
**To Reproduce**
Steps to reproduce the behavior:
1. Select Create a new project from the Visual Studio start window.
2. Choose the C# Console App (.NET Core) project template.
3. Add model builder by right click on the project.
4. Select **Recommendation** scenario.
5. On Data page, choose the data source.
6. On the Train page, click the "Advanced training options..." link.
7. Go to "Stop strategy" tab, set up "Max model to explore" and "Max memory to use" and save them.
8. Click "Start training" button, check the "Max model to explore" and "Max memory to use" in the Output window.
**Expected behavior**
"Max model to explore" and "Max memory to use" info only need to occur one time.
**Screenshot**

**Additional context**
The bug is only repro on "Recommendation" scenario.
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Direzione di ricerca
Riproduci il problema nello scenario Recommendation seguendo i passaggi documentati per Visual Studio e Model Builder, quindi esamina il flusso di training relativo alle impostazioni di Stop strategy della pagina Train e alla finestra Output. Confronta le voci emesse per "Max model to explore" e "Max memory to use"; l'attività è completata quando ciascuna compare una sola volta durante il training.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- csharp
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 42/100