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# Adapta tu guion de entrenamiento TensorFlow
Para empezar a recopilar los tensores de salida del modelo y solucionar los problemas de entrenamiento, realiza las siguientes modificaciones en tu guion de TensorFlow entrenamiento.
**Crea un enlace para los trabajos de entrenamiento dentro de la IA SageMaker **
```
import smdebug.tensorflow as smd
hook=smd.get_hook(hook_type="keras", create_if_not_exists=True)
```
Esto crea un gancho cuando empiezas un trabajo SageMaker de formación. Cuando inicias un trabajo de formación [Lance trabajos de formación con Debugger utilizando el SDK de SageMaker Python](debugger-configuration-for-debugging.md) con alguna de las `DebuggerHookConfig``TensorBoardConfig`, o `Rules` en tu estimador, la SageMaker IA añade un archivo de configuración JSON a la instancia de formación que recoge el `smd.get_hook` método. Ten en cuenta que si no incluyes ninguna de las configuraciones APIs en tu estimador, el enlace no podrá encontrar ningún archivo de configuración y la función volverá a aparecer. `None`
**(Opcional) Crea un gancho para entrenar trabajos ajenos a la IA SageMaker **
Si ejecuta tareas de formación en modo local, directamente en instancias de SageMaker Notebook, instancias de Amazon EC2 o sus propios dispositivos locales, utilice `smd.Hook` class para crear un enlace. Sin embargo, este enfoque solo puede almacenar las colecciones de tensores y utilizarlas para TensorBoard la visualización. SageMaker Las reglas integradas del depurador no funcionan con el modo local. En este caso, el método `smd.get_hook` también devuelve `None`.
Si quiere crear un enlace manual, utilice el siguiente fragmento de código con la lógica para comprobar si el enlace devuelve `None` y cree un enlace manual con la clase `smd.Hook`.
```
import smdebug.tensorflow as smd
hook=smd.get_hook(hook_type="keras", create_if_not_exists=True)
if hook is None:
hook=smd.KerasHook(
out_dir='/path/to/your/local/output/',
export_tensorboard=True
)
```
Tras añadir el código de creación del gancho, continúa con el siguiente tema para TensorFlow Keras.
**nota**
SageMaker Actualmente, el depurador solo es compatible con TensorFlow Keras.
## Registra el gancho en tu guion de entrenamiento de TensorFlow Keras
El siguiente procedimiento le explica cómo usar el enlace y sus métodos para recopilar escalares y tensores de salida de su modelo y optimizador.
1. Incluya el modelo y el optimizador de Keras con los métodos de clase del enlace.
El método `hook.register_model()` toma el modelo e itera por cada capa, buscando tensores que coincidan con las expresiones regulares que proporcionarás a lo largo de la configuración en [Lance trabajos de formación con Debugger utilizando el SDK de SageMaker Python](debugger-configuration-for-debugging.md). Los tensores que se pueden recopilar mediante este método de enlace son las ponderaciones, los sesgos y las activaciones.
```
model=tf.keras.Model(...)
hook.register_model(model)
```
1. Encapsule el optimizador según el método `hook.wrap_optimizer()`.
```
optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(...)
optimizer=hook.wrap_optimizer(optimizer)
```
1. Compila el modelo en modo ansioso en TensorFlow.
Para recopilar los tensores del modelo, como los tensores de entrada y salida de cada capa, debe ejecutar el entrenamiento en modo Eager. De lo contrario, SageMaker AI Debugger no podrá recolectar los tensores. Sin embargo, es posible recopilar otros tensores, como las ponderaciones del modelo, los sesgos y la pérdida, sin ejecutarlos explícitamente en modo Eager.
```
model.compile(
loss="categorical_crossentropy",
optimizer=optimizer,
metrics=["accuracy"],
# Required for collecting tensors of each layer
run_eagerly=True
)
```
1. Registre el enlace al método [https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model#fit](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model#fit).
Para recopilar los tensores de los enlaces que haya registrado, agregue `callbacks=[hook]` al método de la clase `model.fit()` Keras. De este modo, el enlace `sagemaker-debugger` se transferirá como retrollamada de Keras.
```
model.fit(
X_train, Y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=epoch,
validation_data=(X_valid, Y_valid),
shuffle=True,
callbacks=[hook]
)
```
1. TensorFlow La versión 2.x solo proporciona variables de gradiente simbólicas que no proporcionan acceso a sus valores. Para recopilar gradientes, encapsule `tf.GradientTape` con el método [https://sagemaker-debugger.readthedocs.io/en/website/hook-methods.html#tensorflow-specific-hook-api](https://sagemaker-debugger.readthedocs.io/en/website/hook-methods.html#tensorflow-specific-hook-api), que requiere que escriba su propio paso de entrenamiento de la siguiente manera.
```
def training_step(model, dataset):
with hook.wrap_tape(tf.GradientTape()) as tape:
pred=model(data)
loss_value=loss_fn(labels, pred)
grads=tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
```
Al encapsular la cinta, el enlace `sagemaker-debugger` puede identificar los tensores de salida, como los gradientes, los parámetros y las pérdidas. Al agrupar la cinta, se garantiza que el `hook.wrap_tape()` método se ajuste a las funciones del objeto de la cinta `push_tape()``pop_tape()`, por ejemplo`gradient()`,, configurará los grabadores de SageMaker Debugger y guardará los tensores que se proporcionan como entrada `gradient()` (variables entrenables y pérdida) y salida (gradientes). `gradient()`
**nota**
Para recopilar información con un ciclo de entrenamiento personalizado, asegúrese de usar el modo Eager. De lo contrario, SageMaker Debugger no podrá recopilar ningún tensor.
Para ver una lista completa de las acciones que APIs ofrece el `sagemaker-debugger` gancho para construir ganchos y guardar tensores, consulta [Métodos de gancho](https://sagemaker-debugger.readthedocs.io/en/website/hook-methods.html) en la *documentación del SDK de `sagemaker-debugger` Python*.
Cuando haya terminado de adaptar su script de entrenamiento, continúe con [Lance trabajos de formación con Debugger utilizando el SDK de SageMaker Python](debugger-configuration-for-debugging.md).