Pytorch图像去噪实战（九十四）：自动重训流水线，从反馈样本到新模型一键生成

一、问题场景：反馈样本有了，但每次重训仍然靠手工操作

前面我们已经完成了：

• 用户反馈收集
• 主动学习样本筛选
• 数据集版本管理

但真实迭代中还有一个问题：

每次重新训练模型，都要手动整理数据、改配置、启动训练、评估、导出模型、生成报告。

手动流程容易出错：

• 忘记更新数据版本
• 忘记保存配置
• 训练集和验证集混乱
• 模型导出错版本
• 报告覆盖旧报告
• 新模型未经过回归测试就上线

这一篇我们解决：

如何搭建自动重训流水线，从反馈样本到新模型一键生成。

二、自动重训流水线目标

完整流程：

收集反馈样本 -> 筛选hard cases -> 构建新数据集 -> 生成数据版本 -> 启动训练 -> 验证评估 -> 导出ONNX -> 回归测试 -> 生成报告 -> 标记候选模型