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# 在模拟中评估您的 AWS DeepRacer 模型
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 训练作业完成后，您应评估训练后的模型以评估其融合行为。评估方式是：在选定赛道上完成多项预赛，并根据训练后的模型推断出的可能操作让代理在赛道上移动。性能指标包括赛道完成百分比以及每个赛道从开始到结束或偏离赛道的时间。

要评估您的训练模型，您可以使用 AWS DeepRacer 控制台。为此，请按照本主题中的步骤操作。

**在 AWS DeepRacer 控制台中评估经过训练的模型**

1. 在 https://console.aws.amazon.com /deepracer 上打开 AWS DeepRacer 控制台。

1. 在主导航窗格中，选择 **Models (模型)**，然后从 **Models (模型)** 列表中选择刚才训练的模型以打开模型详细信息页面。

1.  选择**评估**选项卡。

1. 在 **评估详细信息** 中，选择 **开始评估**。  
![\[Evaluation details section showing training complete message and option to start evaluation.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/deepracer/latest/developerguide/images/evaluation_details_start.png)

   如果训练作业未完成，您可以在训练作业状态更改为 **Completed (已完成)** 或模型的状态更改为 **Ready (就绪)** 后开始评估。

   训练作业完成后，模型便已就绪。如果训练未完成，并且训练最终为失败状态，模型也可能处于 **Ready (就绪)** 状态。

1. 在 **评估模型** 页面的 **赛事类型** 下，输入您的评估的名称，然后选择您选择用于训练模型的赛车类型。

   为了进行评估，您可以选择与训练中使用的赛事类型不同的赛事类型。例如，您可以为 head-to-bot比赛训练模型，然后对其进行计时赛评估。一般来说，如果训练用赛事类型与评估用赛事类型不同，模型必须很好地推广运用。第一次运行时，您应该使用相同的赛事类型进行评估和训练。

1. 在 **评估模型** 页面上的 **评估条件** 下，选择运行的预赛项数，然后选择要在其上评估模型的赛道。  
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/deepracer/latest/developerguide/images/evaluation_select_track.png)

   通常情况下，您希望选择与在[训练模型](deepracer-get-started-training-model.md#deepracer-get-started-train-model-proc)时所用赛道相同或相似的赛道。虽然您可以选择任何跑道来评估您的模型，但您只能期望在与训练所用赛道最相似的赛道上获得最佳成绩。

   要查看您的模型能否很好地推广运用，请选择与训练中使用的赛道不同的评估赛道。

1. 在 **Evaluate model (评估模型)** 页面的**Virtual Race Submission (模拟赛提交)**下，对于您的第一个模型，关闭 **Submit model after evaluation (评估后提交模型)** 选项。稍后，如果您想参加赛车活动，请将此选项保持开启状态。  
![\[Virtual race submission section with options for submitting a model for evaluation.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/deepracer/latest/developerguide/images/deepracer-get-started-evaluate-virtual-race-submit.png)

1. 在 **Evaluate model (评估模型)** 页面上，选择 **Start evaluation (开始评估)** 以开始创建和初始化评估作业。

   此初始化过程需要大约 3 分钟才能完成。

1. 随着评估的进展，每次计时赛的 **评估详细信息** 选项下会显示评估结果（包括计时赛时间和赛道完成率）。在 **Simulation video stream (模拟视频流)** 窗口中，您可以查看代理在所选赛道上的表现。

    您可以在评估作业完成之前停止评估作业。要停止评估作业，请选择**评估**卡右上角的**停止评估**，然后确认停止评估。

1. 评估作业完成后，在 **Evaluation results (评估结果)** 下检查所有计时赛的绩效指标。随附的模拟视频流不再可用。

   **评估选择器**中提供了模型评估的历史记录。要查看特定评估的详细信息，请从**评估选择器**列表中选择评估，然后从**评估选择器**卡的右上角选择**加载评估**。  
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/deepracer/latest/developerguide/images/evaluation_selector_complete.png)

   对于这项特定的评估工作，经过训练的模型以显著的偏离赛道时间惩罚完成试验。作为第一次运行，这并不罕见。可能的原因包括训练没有融合，训练需要更长时间，需要扩大操作空间以便为代理提供更多的反应空间，或者需要更新奖励函数以处理不同的环境。

    在这种情况下，您可以通过克隆之前训练的模型、更改奖励函数、调整超参数，然后重复该过程，直到总奖励融合并且改进了性能指标，以此来改进模型。有关如何改进训练的更多信息，请参阅[训练和评估 AWS DeepRacer 模型](create-deepracer-project.md)。

 要将经过全面训练的模型传输到您的 AWS DeepRacer 设备以便在物理环境中驾驶，您需要下载模型工件。为此，请在模型的详细信息页面上选择 **Download model (下载模型)**。如果您的 AWS DeepRacer 物理设备不支持新的传感器，并且您的模型已使用新的传感器类型进行训练，那么当您在真实环境中在 AWS DeepRacer 设备上使用该模型时，您将收到一条错误消息。有关使用物理设备测试 AWS DeepRacer 模型的更多信息，请参阅[操作您的 AWS DeepRacer 车辆](operate-deepracer-vehicle.md)。

在与 AWS DeepRacer 联赛赛事或 AWS DeepRacer 社区竞赛中指定的赛道相同或相似的赛道上训练模型后，您可以在 AWS DeepRacer 控制台中将模型提交给虚拟竞赛。要执行此操作，请在主导航窗格中选择 **AWS 虚拟巡回赛** 或 **社区赛**。有关更多信息，请参阅 [参加 AWS DeepRacer 竞赛](deepracer-racing-series.md)。



要训练模型进行避障或 head-to-bot赛车训练，可能需要在模型和物理设备中添加新的传感器。有关更多信息，请参阅 [了解赛车类型并启用 AWS 支持的传感器 DeepRacer](deepracer-choose-race-type.md)。