腳本問題你好，
Solvay 的客戶正在開發腳本並遇到了一些問題。 我在 JMP-16 和 JMP-17 上對其進行了測試：在 v16 上有時它可以工作，在 v17 上它每次都會崩潰。 我在下面複製他的消息：
“…… 我一直在研究一些代碼來訓練具有超參數優化例程的神經網絡。 該腳本在附件中稱為“fit_NN_loop”。 如果運行該腳本，將彈出一個窗口以選擇 x 值、y 值和驗證列：
基本上，我們為每個驗證列對神經網絡進行超參數調整。 超參數空間是基於 DOE（空間填充設計）進行採樣的，您將在腳本的第 34 行到 56 行中看到這一點。 當我們嘗試運行代碼時，JMP 隨機崩潰。 有時我們會收到以下消息：
我們懷疑從同一個腳本啟動 DOE 平台可能是問題所在，但我們不確定……”
附上帶有腳本的數據示例（這是最後一個），將不勝感激（並作為我自己的學習機會）。
伊曼紐爾
回复：腳本問題嗨伊曼紐爾，
我遠不是專家，但這可能不是腳本問題。
我觀察到以下現象。
如果您嘗試使用空間填充平台創建他們想要的 DoE，JMP 也會崩潰。
- 有 1 個連續變量和 3 個具有 4 個水平的分類變量，這沒問題
- 使用 1 個連續變量和 3 個具有 8 個水平的分類變量，這仍然可以
- 使用 1 個連續變量和 3 個具有 9 個級別的分類變量，PC 不再響應
- 使用 1 個連續變量和 3 個具有 10 個水平的分類變量，我直接崩潰了。
回复：腳本問題你好斯蒂芬，
好點這可能是問題的主要部分。
也就是說，通過將 #levels 減少到 8 它可以在 v16 上運行，但在 v17 上仍然不行。 在 v16 上，如果你第二次運行它仍然崩潰，我必須關閉並重新打開 JMP-16 才能讓它工作。
伊曼紐爾
回复：腳本問題你好伊曼紐爾，
請索爾維將此報告給技術支持（支持@jmp.com ). 他們可以在報告上抄襲你。 技術支持將進行調查，向開發人員報告任何問題，並在可能的情況下幫助客戶找到解決方法。
謝謝！
回复：腳本問題嗨，傑夫，
他們確實做到了。 我在想（也許我錯了）這是一個腳本問題而不是錯誤。 讓我們看看 JMP-Support 會怎麼說。 伊曼紐爾
回复：腳本問題這是一個錯誤 - 我已經打開了一個缺陷，TS 可以使用客戶跟踪更新（ https://jmpdiscovery.atlassian.net/browse/JMP-16127 ).
@Jeff_Perkinson ，如果你想在這裡指出 TS，我想我會插話一個通用的解決方法，因為它在錯誤之外。
僅運行 10 次，代碼最終所做的就是從每個分類中隨機抽取一個級別，然後僅填充連續維度的空間。 所以，我不會真的稱它為空間填充設計。 如果他們願意，我們可以在 JMP 17 中處理離散數值因子。 根據運行次數，它可能會為每個因素（而不是所有 10 個值）選擇幾個 1 的運行和一對 10 的運行，但至少它試圖以數字性質分散這些選擇。
回复：腳本問題我很高興聽到他們聯繫了技術支持。
請記住，崩潰始終是錯誤，應報告給技術支持。 您不應因腳本錯誤而導致 JMP 崩潰。
回复：腳本問題接下來 - 此示例的崩潰已報告給開發人員，並在 JMP 18 和 JMP 17.2 中修復。
回复：腳本問題任何崩潰都應直接報告給技術支持（ support@jmp.com ）。 他們最有能力做出回應並提出任何可能存在的解決方法。
請不要嘗試自己提供此支持。 我們需要跟踪這些報告，以確保它們在後續版本中得到糾正。
