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# Notebook di esempio di Debugger
<a name="debugger-notebooks"></a>

SageMaker [I [notebook di esempio del debugger sono forniti nel repository aws/](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/). amazon-sagemaker-examples](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples) I notebbok di esempio di Debugger illustrano i casi d'uso di base e avanzati dei processi di addestramento per il debug e la profilazione. 

Ti consigliamo di eseguire i notebook di esempio su SageMaker Studio o un'istanza SageMaker Notebook perché la maggior parte degli esempi è progettata per lavori di formazione nell'ecosistema di SageMaker intelligenza artificiale, tra cui Amazon EC2, Amazon S3 e Amazon Python SDK. SageMaker 

Per clonare il repository di esempio su SageMaker Studio, segui le istruzioni su [Amazon SageMaker Studio Tour](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-studio-end-to-end.html).

**Importante**  
Per utilizzare le nuove funzionalità di Debugger, è necessario aggiornare l'SDK SageMaker Python e la libreria client. `SMDebug` Nel kernel IPython, Jupyter Notebook JupyterLab o nell'ambiente, esegui il codice seguente per installare le versioni più recenti delle librerie e riavviare il kernel.  

```
import sys
import IPython
!{sys.executable} -m pip install -U sagemaker smdebug
IPython.Application.instance().kernel.do_shutdown(True)
```

## Notebook di esempio di Debugger per la profilazione dei job di addestramento
<a name="debugger-notebooks-profiling"></a>

L'elenco seguente mostra alcuni notebook di esempio di Debugger che presentano l'adattabilità di Debugger per monitorare e profilare i processi di addestramento per vari modelli, set di dati e framework di machine learning.


| Titolo del notebook | Framework | Modello | Set di dati | Description | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
|  [Analisi dei dati di profilazione di Amazon SageMaker Debugger](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-debugger/debugger_interactive_analysis_profiling/interactive_analysis_profiling_data.html)  |  TensorFlow  |   ResNetKeras 50  | Cifar-10 |  Questo notebook fornisce un'introduzione all'analisi interattiva dei dati profilati acquisiti da SageMaker Debugger. Esplora tutte le funzionalità degli strumenti di analisi interattivi `SMDebug`.  | 
|  [Profilare la formazione sull'apprendimento automatico con Amazon SageMaker Debugger](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-debugger/tensorflow_nlp_sentiment_analysis/sentiment-analysis-tf-distributed-training-bringyourownscript.html)  |  TensorFlow  |  Rete neurale convoluzionale 1D  |  Set di dati IMDB  |  Profilate una CNN TensorFlow 1-D per l'analisi del sentiment dei dati IMDB, costituita da recensioni di film etichettate come positive o negative. Esplora gli approfondimenti di Studio Debugger e il report sulla profilazione di Debugger.  | 
|  [Profilazione del modello di allenamento con varie impostazioni di allenamento TensorFlow ResNet distribuite](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/tensorflow_profiling)  |  TensorFlow  | ResNet50 | Cifar-10 |  Esegui lavori di TensorFlow formazione con varie impostazioni di formazione distribuite, monitora l'utilizzo delle risorse di sistema e le prestazioni del modello di profilo utilizzando Debugger.  | 
|  [Profilazione del PyTorch ResNet modello di allenamento con varie impostazioni di allenamento distribuite](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/pytorch_profiling)   | PyTorch |  ResNet50  | Cifar-10 |  Esegui lavori di PyTorch formazione con varie impostazioni di formazione distribuite, monitora l'utilizzo delle risorse di sistema e le prestazioni del modello di profilo utilizzando Debugger.  | 

## Notebook di esempio di Debugger per l’analisi dei parametri del modello
<a name="debugger-notebooks-debugging"></a>

L'elenco seguente mostra alcuni notebook di esempio di Debugger che presentano l'adattabilità di Debugger per eseguire il debug dei processi di addestramento per vari modelli, set di dati e framework di machine learning.


| Titolo del notebook | Framework | Modello | Set di dati | Description | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
|  [Amazon SageMaker Debugger: usa una regola integrata](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/tensorflow_builtin_rule)  |  TensorFlow  |  Rete neurale convoluzionale  | MNIST |  Utilizza le regole integrate di Amazon SageMaker Debugger per il debug di un modello. TensorFlow  | 
|  [Amazon SageMaker Debugger - Tensorflow 2.1](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/tensorflow2)  |  TensorFlow  |  ResNet50  | Cifar-10 |  Utilizza la configurazione hook di Amazon SageMaker Debugger e le regole integrate per il debug di un modello con il framework Tensorflow 2.1.  | 
|  [Visualizzazione dei tensori di debug dell'addestramento MXNet](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/mnist_tensor_plot)  |  MXNet  |  Rete neurale convoluzionale Gluon  | Fashion MNIST |  Esegui un processo di formazione e configura SageMaker Debugger per memorizzare tutti i tensori di questo lavoro, quindi visualizza quei tensori su un notebook.  | 
|  [Abilita la formazione Spot con Amazon SageMaker Debugger](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/mxnet_spot_training)   | MXNet |  Rete neurale convoluzionale Gluon  | Fashion MNIST |  Scopri come Debugger raccoglie i dati tensoriali da un processo di addestramento su un'istanza spot e come utilizzare le regole integrate di Debugger con l'addestramento spot gestito.  | 
| [Spiega un XGBoost modello che prevede il reddito di una persona con Amazon SageMaker Debugger](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-debugger/xgboost_census_explanations/xgboost-census-debugger-rules.html) | XGBoost |  XGBoost Regressione  |  [Set di dati del censimento per adulti](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/adult)  | Scopri come utilizzare l'hook Debugger e le regole integrate per raccogliere e visualizzare i dati tensoriali da un modello di XGBoost regressione, come valori di perdita, funzionalità e valori SHAP. | 

Per trovare visualizzazioni avanzate dei parametri del modello e dei casi d'uso, consulta l'argomento successivo in [Demo e visualizzazione avanzate di Debugger](debugger-visualization.md).