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# Configuración de la API de `DebuggerHookConfig` para guardar los tensores
<a name="debugger-configure-tensor-hook"></a>

Usa la [DebuggerHookConfig](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html                 #sagemaker.debugger.DebuggerHookConfig)API para crear un `debugger_hook_config` objeto con el `collection_configs` objeto que creaste en el paso anterior.

```
from sagemaker.debugger import DebuggerHookConfig

debugger_hook_config=DebuggerHookConfig(
    collection_configs=collection_configs
)
```

El depurador guarda los tensores de salida del entrenamiento del modelo en el bucket de S3 predeterminado. El formato del URI del bucket de S3 predeterminado es `s3://amzn-s3-demo-bucket-sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/debug-output/.`

Si quiere especificar un URI del bucket de S3 exacto, use el siguiente ejemplo de código:

```
from sagemaker.debugger import DebuggerHookConfig

debugger_hook_config=DebuggerHookConfig(
    s3_output_path="specify-uri"
    collection_configs=collection_configs
)
```

Para obtener más información, consulte [DebuggerHookConfig](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.DebuggerHookConfig)el [SDK de Amazon SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable).