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