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# テンソルを保存するように SageMaker Debugger を設定する
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テンソルは、各トレーニングの反復のバックワードパスとフォワードパスから更新されたパラメータのデータコレクションです。SageMaker Debugger は出力テンソルを収集してトレーニングジョブの状態を分析します。SageMaker Debugger の [https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.CollectionConfig](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.CollectionConfig) および [https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.DebuggerHookConfig](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.DebuggerHookConfig) API オペレーションは、テンソルをコレクションにグループ化し、ターゲット S3 バケットに保存するメソッドを提供します。次のトピックでは、`CollectionConfig` および `DebuggerHookConfig` API オペレーションを使用する方法を説明した後、Debugger フックを使用して出力テンソルを保存、アクセス、視覚化する方法の例を紹介します。

SageMaker AI 推定器をコンストラクトする際、`debugger_hook_config` パラメータを指定して SageMaker Debugger を有効にします。次のトピックでは、`CollectionConfig` および `DebuggerHookConfig` API オペレーションを使って `debugger_hook_config` を設定し、トレーニングジョブからテンソルを取り出して保存する例を紹介します。

**注記**  
適切に設定して有効化されると、SageMaker Debugger は、特に指定がない限り、出力テンソルをデフォルトの S3 バケットに保存します。デフォルトの S3 バケット URI の形式は、`s3://amzn-s3-demo-bucket-sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/debug-output/` です。

**Topics**
+ [`CollectionConfig` API を使用してテンソルコレクションを設定する](debugger-configure-tensor-collections.md)
+ [テンソルを保存するように `DebuggerHookConfig` API を設定する](debugger-configure-tensor-hook.md)
+ [Debugger フックを設定するためのサンプルノートブックとコードサンプル](debugger-save-tensors.md)