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Laden Sie den Debugger-Schulungsbericht XGBoost herunter
Laden Sie den XGBoost Debugger-Trainingsbericht herunter, während Ihr Trainingsjob läuft oder nachdem der Job mit Amazon SageMaker Python SDK
- Download using the SageMaker Python SDK and AWS CLI
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Überprüfen Sie die Standard-S3-Ausgabebasis URI des aktuellen Jobs.
estimator.output_path
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Überprüfen Sie den aktuellen Auftragsnamen.
estimator.latest_training_job.job_name
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Der XGBoost Debugger-Bericht ist gespeichert unter
<default-s3-output-base-uri>/<training-job-name>/rule-output
. Konfigurieren Sie den Regelausgabepfad wie folgt:rule_output_path = estimator.output_path + "/" + estimator.latest_training_job.job_name + "/rule-output"
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Um zu überprüfen, ob der Bericht generiert wurde, listen Sie Verzeichnisse und Dateien rekursiv unter der Option
rule_output_path
indem Sieaws s3 ls
mit der--recursive
Option verwenden.! aws s3 ls {rule_output_path} --recursive
Dadurch sollte eine vollständige Liste der Dateien in automatisch generierten Ordnern mit dem Namen
CreateXgboostReport
undProfilerReport-1234567890
zurückgegeben werden. Der XGBoost Trainingsbericht wird im gespeichertCreateXgboostReport
, und der Profilerstellungsbericht ist imProfilerReport-1234567890
Ordner gespeichert. Weitere Informationen über den Profilerstellungsbericht, der standardmäßig mit dem XGBoost Trainingsjob generiert wird, finden Sie unter. SageMaker Interaktiver Debugger-BerichtDas
xgboost_report.html
ist ein automatisch generierter XGBoost Trainingsbericht von Debugger. Dasxgboost_report.ipynb
ist ein Jupyter Notebook, das verwendet wird, um Trainingsergebnisse im Bericht zusammenzufassen. Sie können alle Dateien herunterladen, die HTML Berichtsdatei durchsuchen und den Bericht mithilfe des Notizbuchs ändern. -
Laden Sie die Dateien rekursiv herunter mit
aws s3 cp
. Mit dem folgenden Befehl werden alle Regelausgabedateien in demProfilerReport-1234567890
Ordner unter dem aktuellen Arbeitsverzeichnis gespeichert.! aws s3 cp {rule_output_path}
./
--recursiveTipp
Wenn Sie einen Jupyter-Notebook-Server verwenden, führen Sie
!pwd
aus, um das aktuelle Arbeitsverzeichnis zu überprüfen. -
Öffnen Sie
/CreateXgboostReport
unter demxgboost_report.html
Verzeichnis. Wenn Sie verwenden JupyterLab, wählen Sie Trust, HTML um den automatisch generierten Debugger-Trainingsbericht anzuzeigen. -
Öffnen Sie die
xgboost_report.ipynb
Datei, um zu erfahren, wie der Bericht generiert wird. Sie können den Trainingsbericht mithilfe der Jupyter-Notebook-Datei anpassen und erweitern.
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- Download using the Amazon S3 console
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Melden Sie sich bei der an AWS Management Console und öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/s3/
. -
Suchen Sie nach dem S3-Bucket. Wenn Sie beispielsweise keinen Basisauftragsnamen angegeben haben, sollte der Basis-S3-Bucket-Name das folgende Format haben:
sagemaker-
. Finden Sie den Basis-S3-Bucket über das Feld Bucket nach Name finden.<region>
-111122223333 -
Suchen Sie im Basis-S3-Bucket nach dem Namen des Trainingsauftrags, indem Sie Ihr Auftragsnamen-Präfix in das Feld Objekte nach Präfix finden eingeben und dann den Namen des Trainingsauftrags auswählen.
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Wählen Sie im S3-Bucket des Trainingsauftrags den Unterordner rule-output/ aus. Es muss drei Unterordner für die vom Debugger gesammelten Trainingsdaten geben: debug-output/, profiler-output/ und rule-output/.
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Wählen Sie im Ordner rule-output/ den Ordner/aus. CreateXgboostReport Der Ordner enthält xbgoost_report.html (den automatisch generierten Bericht in HTML) und xbgoost_report.ipynb (ein Jupyter Notebook mit Skripten, die zum Generieren des Berichts verwendet werden).
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Wählen Sie die Datei xbgoost_report.html aus, wählen Sie Herunterladen-Aktionen und dann Herunterladen aus.
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Öffnen Sie die heruntergeladene Datei xbgoost_report.html in einem Webbrowser.