Verwenden Sie die smdebug Client-Bibliothek, um eine benutzerdefinierte Regel als Python-Skript zu erstellen

Die smdebug Regel API bietet eine Schnittstelle zum Einrichten Ihrer eigenen benutzerdefinierten Regeln. Das folgende Python-Skript ist ein Beispiel für die Erstellung einer benutzerdefinierten Regel, CustomGradientRule. Diese benutzerdefinierte Regel für das Tutorial überwacht, ob die Farbverläufe zu groß werden, und legt den Standardschwellenwert auf 10 fest. Die benutzerdefinierte Regel verwendet eine von einem SageMaker Kalkulator erstellte Basisstudie, wenn sie den Trainingsjob einleitet.

from smdebug.rules.rule import Rule

class CustomGradientRule(Rule):
    def __init__(self, base_trial, threshold=10.0):
        super().__init__(base_trial)
        self.threshold = float(threshold)

    def invoke_at_step(self, step):
        for tname in self.base_trial.tensor_names(collection="gradients"):
            t = self.base_trial.tensor(tname)
            abs_mean = t.reduction_value(step, "mean", abs=True)
            if abs_mean > self.threshold:
                return True
        return False

Sie können dem gleichen Python-Skript beliebig viele benutzerdefinierte Regelklassen hinzufügen und sie für alle Trainingsauftragsversuche einsetzen, indem Sie im folgenden Abschnitt benutzerdefinierte Regelobjekte erstellen.