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# Verwenden Sie den Debugger APIs , um Ihre eigenen benutzerdefinierten Regeln auszuführen
<a name="debugger-custom-rules-python-sdk"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie eine benutzerdefinierte Regel mit dem [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) konfiguriert wird. In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass sich das benutzerdefinierte Regelskript, das Sie im vorherigen Schritt erstellt haben, unter '*path/to/my\$1custom\$1rule.py*' befindet.

```
from sagemaker.debugger import Rule, CollectionConfig

custom_rule = Rule.custom(
    name='MyCustomRule',
    image_uri='759209512951.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rule-evaluator:latest', 
    instance_type='ml.t3.medium',     
    source='path/to/my_custom_rule.py', 
    rule_to_invoke='CustomGradientRule',     
    collections_to_save=[CollectionConfig("gradients")], 
    rule_parameters={"threshold": "20.0"}
)
```

In der folgenden Liste werden die Debugger `Rule.custom`-API-Argumente erklärt.
+ `name` (str): Geben Sie beliebig einen benutzerdefinierten Regelnamen an.
+ `image_uri` (str): Dies ist das Bild des Containers, das die Logik enthält, Ihre benutzerdefinierte Regel zu verstehen. Es bezieht die angegebenen Tensorsammlungen, die Sie im Trainingsauftrag speichern, und wertet sie aus. Die Liste der SageMaker Open-Source-AI-Regelauswertungsbilder finden Sie unter[Amazon SageMaker Debugger-Image URIs für benutzerdefinierte Regelauswerter](debugger-reference.md#debuger-custom-rule-registry-ids).
+ `instance_type` (str): Sie müssen eine Instance angeben, um einen Regel-Docker-Container zu erstellen. Dadurch wird die Instance parallel zu einem Trainingscontainer hochgefahren.
+ `source` (str): Dies ist der lokale Pfad oder der Amazon-S3-URI zu Ihrem benutzerdefinierten Regelskript.
+ `rule_to_invoke`(str): Dies gibt die jeweilige Regelklassenimplementierung in Ihrem benutzerdefinierten Regelskript an. SageMaker KI unterstützt jeweils nur eine Regel, die in einem Regeljob ausgewertet werden kann.
+ `collections_to_save` (str): Dies gibt an, welche Tensorsammlungen Sie speichern, damit die Regel ausgeführt werden kann.
+ `rule_parameters` (Wörterbuch): Dies akzeptiert Parametereingaben in einem Wörterbuchformat. Sie können die Parameter anpassen, die Sie im benutzerdefinierten Regelskript konfiguriert haben.

Nachdem Sie das `custom_rule` Objekt eingerichtet haben, können Sie es verwenden, um einen SageMaker KI-Schätzer für beliebige Trainingsaufgaben zu erstellen. Geben Sie das `entry_point` in Ihrem Trainingsskript an. Sie müssen keine Änderungen an Ihrem Trainingsskript vornehmen.

```
from sagemaker.tensorflow import TensorFlow

estimator = TensorFlow(
                role=sagemaker.get_execution_role(),
                base_job_name='smdebug-custom-rule-demo-tf-keras',
                entry_point='path/to/your_training_script.py'
                train_instance_type='ml.p2.xlarge'
                ...
                
                # debugger-specific arguments below
                rules = [custom_rule]
)

estimator.fit()
```

Weitere Varianten und erweiterte Beispiele für die Verwendung benutzerdefinierter Debugger-Regeln finden Sie in den folgenden Beispiel-Notebooks.
+ [Überwachen Sie Ihren Trainingsjob mit benutzerdefinierten Amazon SageMaker Debugger-Regeln](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-debugger/tensorflow_keras_custom_rule/tf-keras-custom-rule.html)
+ [PyTorch iteratives Modellbereinigen von und ResNet AlexNet](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/pytorch_iterative_model_pruning)
+ [Auslösen von CloudWatch Amazon-Ereignissen mithilfe von Debugger-Regeln, um basierend auf dem Trainingsstatus eine Aktion auszuführen mit TensorFlow](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/tensorflow_action_on_rule)