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Konfigurieren Sie Tensorsammlungen mit dem CollectionConfig
API
Verwenden Sie den CollectionConfig
API Vorgang, um Tensorsammlungen zu konfigurieren. Debugger bietet vorgefertigte Tensorsammlungen, die eine Vielzahl von regulären Ausdrücken (Regex) von Parametern abdecken, wenn Debugger-unterstützte Deep-Learning-Frameworks und Algorithmen für Machine Learning verwendet werden. Fügen Sie, wie im folgenden Beispielcode gezeigt, die integrierten Tensorsammlungen hinzu, die Sie debuggen möchten.
from sagemaker.debugger import CollectionConfig collection_configs=[ CollectionConfig(name="weights"), CollectionConfig(name="gradients") ]
Die vorherigen Sammlungen haben den Debugger-Hook so eingerichtet, dass er die Tensoren alle 500 Schritte basierend auf dem "save_interval"
Standardwert speichert.
Eine vollständige Liste der verfügbaren integrierten Debugger-Sammlungen finden Sie unter Integrierte Debugger-Sammlungen
Wenn Sie die integrierten Sammlungen anpassen möchten, z. B. die Speicherintervalle und den Tensor-Regex ändern möchten, verwenden Sie die folgende CollectionConfig
Vorlage, um die Parameter anzupassen.
from sagemaker.debugger import CollectionConfig collection_configs=[ CollectionConfig( name="
tensor_collection
", parameters={ "key_1
": "value_1
", "key_2
": "value_2
", ... "key_n
": "value_n
" } ) ]
Weitere Informationen zu verfügbaren Parameterschlüsseln finden Sie CollectionConfig
from sagemaker.debugger import CollectionConfig collection_configs=[ CollectionConfig( name="
losses
", parameters={ "train.save_interval
": "100
", "eval.save_interval
": "10
" } ) ]
Tipp
Dieses Konfigurationsobjekt für die Tensorsammlung kann sowohl für Regeloperationen als auch für DebuggerHookConfigAPIRegeloperationen verwendet werden.