DVC 还可以对直接提供给 foreach 的字典进行迭代，从而产生两个可用的替换表达式：${key} 和${item}。 前者用于 Stage 名称：
stages: build: foreach: uk: epochs: 3 thresh: 10 us: epochs: 10 thresh: 15 do: cmd: python train.py '${key}' ${item.epochs} ${item.thresh} outs: - model-${key}.hdfs 复制代码
dvc.lock文件如下所示：
# dvc.lock schema: '2.0' stages: build@uk: cmd: python train.py 'uk' 3 10 outs: - path: model-uk.hdfs md5: 17b3d1efc339b416c4b5615b1ce1b97e build@us: ... 复制代码
重要的是，来自 参数文件 的字典也可以用于foreach阶段：
stages: mystages: foreach: ${myobject} # From params.yaml do: cmd: ./script.py ${key} ${item.prop1} outs: - ${item.prop2} 复制代码
注意，此功能目前与 模板 不兼容。
Stage 条目
这些是每个Stage接受的字段：
| 字段 | 描述 |
cmd |
(必须的) Stage 执行的一个或多个命令（可能包含单个值或列表）。 命令按顺序执行，直到所有命令都完成或其中一个失败（请参阅 dvc repro）。 |
wdir |
stage命令要在其进行运行的工作目录（相对于文件的位置）。其他字段中的任何路径也基于此工作目录。默认为.（文件的位置）。 |
deps |
此 Stage 的依赖路径列表（相对于wdir）。 |
outs |
此 Stage 的输出路径列表（相对于wdir）。 这些可以包含某些可选的 子字段。 |
params |
要从params.yaml（在wdir中）跟踪的参数依赖键（字段名称）列表。 该列表还可能包含其他参数文件名，以及要在他们之中进行跟踪的参数名称的子列表。 |
metrics |
指标文件 列表，以及是否缓存此指标文件（默认情况下为true）（可选）。 请参阅 dvc run 的--metrics-no-cache(-M) 选项。 |
plots |
图表指标 列表，以及可选的默认配置（匹配 dvc plots modify命令参数选项的子字段），以及此图表文件是否被缓存（默认为 true）。 请参阅 dvc run 的--plots-no-cache 参数选项。 |
frozen |
这个阶段是否因重现而冻结 |
always_changed |
此阶段是否被 dvc status 和 dvc repro等命令视为已更改。 默认 为false |
meta |
(可选的) 可以使用此字段手动添加任意元数据。 支持任何 YAML 内容。 meta 内容被 DVC 忽略，但它们对于直接读取或写入 .dvc 文件的用户进程可能有意义。 |
desc |
(可选的) 此 Stage 的用户描述。 这不会影响任何 DVC 操作。 |
live |
(可选的) Dvclive 配置字段 |
dvc.yaml 文件也支持 # 号注释 ，如：# the comments is demo。
请注意，我们维护一个 dvc.yamlschema 可供 VSCode 或 PyCharm 等编辑器使用，目的是为了启用自动语法验证和自动完成。
请参阅如何合并冲突。
输出（output）子字段
| 字段 | 描述 |
cache |
是否缓存此文件或目录（默认为true）。 请参阅 dvc add 的--no-commit 选项参数。 |
remote |
(可选的) 用于pushing/fetching的远程存储的名称。 |
persist |
dvc repro 运行时是否应保留输出文件/目录（默认为false：dvc repro 启动时会删除输出 |
checkpoint |
(可选的) 设置为 true 让 DVC 知道此输出与 checkpoint 实验 相关联。 这些输出将恢复到它们在 dvc exp run 处的最后一个缓存版本，并且在 Stage 执行期间也“持久化”。 |
desc |
(可选的) 此输出的用户描述。 这不会影响任何 DVC 操作。 |
⚠️ 请注意，使用 dvc.yaml 中的 checkpoint 字段与 dvc repro不兼容。
dvc.lock 文件
避免编辑这些文件。 DVC 将为您创建和更新它们。
为了记录流水线的状态并帮助跟踪其输出，DVC 对于每个 dvc.yaml 将维护一个 dvc.lock 文件。 他们的目的包括：
- 当 Stage 定义或其依赖关系发生变化时，允许 DVC 检测。此类状况将使 Stage 无效，需要对其进行重新生产（参见
dvc status）。 - 跟踪流水线的中间和最终输出---类似于
.dvc文件。 - 需要多个 DVC 命令才能运行，例如：
dvc checkout或dvc get。
具体示例如下：
schema: '2.0' stages: features: cmd: jupyter nbconvert --execute featurize.ipynb deps: - path: data/clean md5: d8b874c5fa18c32b2d67f73606a1be60 params: params.yaml: levels.no: 5 outs: - path: features md5: 2119f7661d49546288b73b5730d76485 size: 154683 - path: performance.json md5: ea46c1139d771bfeba7942d1fbb5981e size: 975 - path: logs.csv md5: f99aac37e383b422adc76f5f1fb45004 size: 695947 复制代码
dvc.lock 中再次列出了 Stage ，以便了解它们的定义是否在 dvc.yaml中发生了变化。
常规的依赖项和所有形式的输出项（包括 metrics 和 plots 文件）也在 dvc.lock 中，包括一个内容哈希字段（md5、etag 或 checksum）。
每个参数文件名下也列出了完整的参数依赖项（包括键和值）（在params下）。 templated dvc.yaml 文件，实际值写入了dvc.lock（没有${}表达式）。
至于 foreach 阶段，扩展了各个 Stage（不保留foreach 结构）。
