嗨，马库斯，

通过培训操作员提交的

培训工作在针对配备了ML 使用GPU。 因此，api.send在培训工作中不可用。

您可以为每个时期使用一个额外的端口（如前所述）。 或者，您可以将多个h5文件合并在FOLDER类型的单个工件中。 之后，可以从Data Lake中访问各个文件，例如 通过SDK。

最好，
安德烈亚斯

你好，马库斯，请问您确认使用的是哪个操作员，这是com.sap.ml.training吗？

并且 您想如何更改运算符，是否要使用api.send将一些信息发送到输出端口？

您好，Andreas，

是， 我使用" com.sap.ml.training"。 这似乎是一个不错的选择，因为所需的软件包可以在不使用Docker的情况下导入。

但是，我在输出工件方面很挣扎。 我正在通过培训创建权重文件（.h5）。 而且以某种方式我找不到将中间.h5文件从各个eopch（例如，我有25个纪元）传输到外部的合适方法。 可以通过使用多个（例如25个）出口来实现。 但是随后失去了配置时期的灵活性。 现在，当我尝试通过消息输出发送.h5文件时，无法识别api.send接口。

因此对此表示感谢。

工件看起来有点复杂（例如，使用泡菜或其他格式）。 我想有关此的教程会有所帮助。

Marcus