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SageMaker Debugger zum Speichern von Tensoren konfigurieren
Anmerkung
Amazon SageMaker Debugger steht neuen Kunden nicht mehr offen. Bestehende Kunden können den Service weiterhin wie gewohnt nutzen. AWS investiert weiterhin in Sicherheits- und Verfügbarkeitsverbesserungen für Debugger, aber wir planen nicht, neue Funktionen einzuführen. Weitere Informationen finden Sie unter Änderung der Debugger-Verfügbarkeit.
Tensoren sind Datensammlungen aktualisierter Parameter aus dem Vorwärts- und Rückwärtsdurchlauf jeder Trainingsiteration. SageMaker Der Debugger sammelt die Ausgabetensoren, um den Status eines Trainingsjobs zu analysieren. SageMaker Debugger CollectionConfigDebuggerHookConfigCollectionConfig und DebuggerHookConfig, gefolgt von Beispielen zur Verwendung des Debugger Hook zum Speichern, Zugreifen und Visualisieren von Ausgabetensoren.
Aktivieren Sie beim Erstellen eines SageMaker KI-Schätzers den SageMaker Debugger, indem Sie den Parameter angeben. debugger_hook_config Die folgenden Themen enthalten Beispiele für die Einrichtung von debugger_hook_config unter Verwendung der CollectionConfig und DebuggerHookConfig API-Operationen, um Tensoren aus Ihren Trainingsjobs zu ziehen und sie zu speichern.
Anmerkung
Nach der ordnungsgemäßen Konfiguration und Aktivierung speichert der SageMaker Debugger die Ausgabetensoren in einem Standard-S3-Bucket, sofern nicht anders angegeben. Das Format der standardmäßigen S3-Bucket-URI ist s3://amzn-s3-demo-bucket-sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/debug-output/.
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