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你好

我正在尝试使用一个基本的训练管道，但是当我执行它时，它会一直运行并且永远运行而不会产生任何结果。 我在"窃听"或跟踪中都看不到任何消息。

python代码非常简单，甚至没有读取数据集或任何内容，因此它应该在几秒钟内执行。

将numpy导入为np
 导入操作系统
 将tensorflow作为tf导入
 进口sapdi
 从sapdi.artifact.artifact导入Artifact，ArtifactKind，ArtifactFileType


 #====为要训练的模型创建输出工件====
 #====注意：工件别名必须与输出端口名称相同====
 out_artifact = sapdi.create_artifact（
     artifact_alias ="模型"，
     file_type = ArtifactFileType.ZIP，
     artifact_kind = ArtifactKind.MODEL，
     description ="有史以来最好的模型"，
     artifact_name ="简单模型"
 ）
 model_path = out_artifact.get_path（）


 #=======使用工件数据训练模型========
 def train（）：
     api.send（" logs"，"开始训练"）
     api.logger.info（"开始训练"）
    
     #使用输入工件训练模型
     X = np.arange（-10.0，10.0，1e-2）
     np.random.shuffle（X）
     y = 2 * X + 1
     
     train_end = int（0.6 * len（X））
     test_start = int（0.8 * len（X））
     
     X_train，y_train = X [：train_end]，y [：train_end]
     X_test，y_test = X [test_start：]，y [test_start：]
     X_val，y_val = X [train_end：test_start]，y [train_end：test_start]

     tf.keras.backend.clear_session（）
     linear_model = tf.keras.models.Sequential（[
                                                tf.keras.layers.Dense（单位= 1，input_shape = [1]，名称="单"）
                                                ]）
     linear_model.compile（optimizer = tf.keras.optimizers.SGD（），loss = tf.keras.losses.mean_squared_error）
     linear_model.summary（）

     linear_model.fit（X_train，y_train，validation_data =（X_val，y_val），历元= 20）
    
     #将训练好的模型复制到model_path
     linear_model.save（model_path）
    
     api.send（" logs"，"培训完成"）
     api.logger.info（"培训完成"）
 培养（）
 

有人可以说出什么毛病吗？