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# Configurando o SageMaker Debugger para salvar tensores
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Os *tensores* são coleções de dados de parâmetros atualizados da passagem para trás e para frente de cada iteração de treinamento. SageMaker O Debugger coleta os tensores de saída para analisar o estado de um trabalho de treinamento. SageMaker As operações do depurador [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)e da [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 fornecem métodos para agrupar tensores em *coleções* e salvá-los em um bucket S3 de destino. Os tópicos a seguir mostram como usar as operações da API `CollectionConfig` e `DebuggerHookConfig`, seguidos por exemplos de como usar o hook do Depurador para salvar, acessar e visualizar tensores de saída.

Ao criar um estimador de SageMaker IA, ative o SageMaker Debugger especificando o parâmetro. `debugger_hook_config` As etapas a seguir incluem exemplos de como configurar `debugger_hook_config` usando as operações da API `CollectionConfig` e `DebuggerHookConfig` para retirar tensores de seus trabalhos de treinamento e salvá-los.

**nota**  
Depois de configurado e ativado adequadamente, o SageMaker Debugger salva os tensores de saída em um bucket S3 padrão, a menos que especificado de outra forma. O formato do URI padrão do bucket do S3 é `s3://amzn-s3-demo-bucket-sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/debug-output/`.

**Topics**
+ [Configurar coleções de tensores usando a API `CollectionConfig`](debugger-configure-tensor-collections.md)
+ [Configurar a API `DebuggerHookConfig` para salvar tensores](debugger-configure-tensor-hook.md)
+ [Exemplos de Cadernos e exemplos de código para configurar o Debugger Hook](debugger-save-tensors.md)