As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Depure trabalhos de treinamento usando o Amazon SageMaker Debugger
Para preparar seu script de treinamento e executar trabalhos de treinamento com o SageMaker Debugger para depurar o progresso do treinamento do modelo, siga o processo típico de duas etapas: modifique seu script de treinamento usando o SDK do Python e construa um estimador usando o SDK do sagemaker-debugger Python. SageMaker SageMaker Leia os tópicos a seguir para saber como usar a funcionalidade de depuração do SageMaker Debugger.
Tópicos
- Etapa 1: Adapte seu script de treinamento para registrar um hook
- Etapa 2: Iniciar e depurar trabalhos de treinamento usando Python SageMaker SDK
- SageMaker Relatório interativo do depurador para XGBoost
- Ação nas regras do Amazon SageMaker Debugger
- Visualize os tensores de saída do Amazon SageMaker Debugger em TensorBoard
