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。
デバッガーに便利な SageMaker 推定器クラスメソッド
次の推定器クラスメソッドは、 SageMaker トレーニングジョブ情報にアクセスし、デバッガーによって収集されたトレーニングデータの出力パスを取得するのに役立ちます。次のメソッドは、estimator.fit() メソッドを使ってトレーニングジョブを開始した後に実行可能です。
-
SageMaker トレーニングジョブURIのベース S3 バケットを確認するには：
estimator.output_path -
SageMaker トレーニングジョブの基本ジョブ名を確認するには：
estimator.latest_training_job.job_name -
SageMaker トレーニングジョブの完全な
CreateTrainingJobAPIオペレーション設定を表示するには：estimator.latest_training_job.describe() -
SageMaker トレーニングジョブの実行中にデバッガールールの完全なリストを確認するには：
estimator.latest_training_job.rule_job_summary() -
モデルパラメータデータ (出力テンソル) URIが保存されている S3 バケットを確認するには：
estimator.latest_job_debugger_artifacts_path() -
モデルパフォーマンスデータ (システムメトリクスとフレームワークメトリクス) が保存されている URI S3 バケットを確認するには：
estimator.latest_job_profiler_artifacts_path() -
出力テンソルをデバッグするためのデバッガーのルール設定をチェックするには:
estimator.debugger_rule_configs -
SageMaker トレーニングジョブの実行中にデバッグするデバッガールールのリストを確認するには：
estimator.debugger_rules -
システムとフレームワークのメトリクスをモニタリングおよびプロファイリングするためのデバッガーのルール設定をチェックするには:
estimator.profiler_rule_configs -
SageMaker トレーニングジョブの実行中にモニタリングとプロファイリングを行うデバッガールールのリストを確認するには：
estimator.profiler_rules
SageMaker 推定器クラスとそのメソッドの詳細については、Amazon SageMaker Python SDK
