MLflow中使用mlflowcreate_experiment()函数创建新实验的方法

在MLflow中，可以使用mlflow.create_experiment()函数来创建新的实验。该函数的语法如下：

mlflow.create_experiment(name, artifact_location=None)

该函数接受两个参数：name和artifact_location。其中，name是实验的名称，artifact_location是存储实验结果的位置（可选参数，默认为当前的MLflow跟踪URI）。

下面是一个使用mlflow.create_experiment()函数创建新实验的示例：

import mlflow

# 创建新实验
experiment_name = "my_experiment"
experiment_id = mlflow.create_experiment(experiment_name)

# 设置MLflow上下文
mlflow.set_experiment(experiment_name)

# 启动一个运行记录
with mlflow.start_run():
    # 运行代码
    
    # 记录参数
    mlflow.log_param("param1", 100)
    
    # 记录指标
    mlflow.log_metric("metric1", 0.85)
    
    # 记录一些输出文件
    mlflow.log_artifact("output.txt")
    
    # 结束运行记录
    mlflow.end_run()

在上述示例中，我们首先使用mlflow.create_experiment()函数创建了一个名称为"my_experiment"的新实验，并获取到实验的 ID。然后，我们使用mlflow.set_experiment()函数设置了MLflow上下文，将当前实验设置为刚创建的那个实验。接着，我们通过mlflow.start_run()启动一个运行记录，并在其中使用mlflow.log_param()函数记录了一个参数，使用mlflow.log_metric()函数记录了一个指标，使用mlflow.log_artifact()函数记录了一个输出文件。最后，我们调用mlflow.end_run()结束运行记录。

需要注意的是，每次调用mlflow.create_experiment()函数创建新实验时，都会收到一个新的实验ID。使用mlflow.set_experiment()函数可以将当前实验设置为任意一个已存在的实验。

总结起来，使用mlflow.create_experiment()函数创建新实验的步骤如下：

1. 调用mlflow.create_experiment()函数创建新实验，并获取到实验ID。

2. 使用mlflow.set_experiment()函数设置MLflow上下文，将当前实验设置为新创建的实验。

3. 使用mlflow.start_run()函数启动一个运行记录。

4. 在运行记录中通过各种mlflow.log_*()函数记录参数、指标和输出文件等。

5. 调用mlflow.end_run()函数结束运行记录。

通过这些步骤，可以使用mlflow.create_experiment()函数创建新实验，并在实验中记录和管理各项指标和输出文件。