翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
smdebug
クライアントライブラリを使用して Python スクリプトとしてカスタムルールを作成する
smdebug
ルールAPIには、独自のカスタムルールを設定するためのインターフェイスが用意されています。次の Python スクリプトは、カスタムルール CustomGradientRule
の作成方法のサンプルです。このチュートリアルカスタムルールは、勾配が大きくなりすぎていないかどうかをモニタリングするもので、デフォルトのしきい値を 10 に設定しています。カスタムルールは、トレーニングジョブを開始するときに、 SageMaker 推定器によって作成されたベーストライアルを実行します。
from smdebug.rules.rule import Rule class CustomGradientRule(Rule): def __init__(self, base_trial, threshold=10.0): super().__init__(base_trial) self.threshold = float(threshold) def invoke_at_step(self, step): for tname in self.base_trial.tensor_names(collection="gradients"): t = self.base_trial.tensor(tname) abs_mean = t.reduction_value(step, "mean", abs=True) if abs_mean > self.threshold: return True return False
次のセクションでカスタムルールオブジェクトを構築することで、同じ Python スクリプトに必要な数のカスタムルールクラスを追加し、どのトレーニングジョブトライアルにもデプロイできます。