本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
访问分析数据
SMDebug TrainingJob 类从保存系统和框架指标的 S3 存储桶中读取数据。
设置 TrainingJob 对象并检索训练作业的分析事件文件
from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.training_job import TrainingJob tj = TrainingJob(training_job_name, region)
提示
您需要指定 training_job_name 和 region 参数以记录到训练作业。有两种方法可以指定训练作业信息：
-
在估计器仍附加到训练作业时使用 SageMaker Python SDK。
import sagemaker training_job_name=estimator.latest_training_job.job_name region=sagemaker.Session().boto_region_name -
直接传递字符串。
training_job_name="your-training-job-name-YYYY-MM-DD-HH-MM-SS-SSS" region="us-west-2"
注意
默认情况下， SageMaker Debugger 会收集系统指标以监控硬件资源利用率和系统瓶颈。运行以下函数时，您可能会收到有关框架指标不可用的错误消息。要检索框架分析数据并深入了解框架操作，您必须启用框架分析。
-
如果您使用 SageMaker Python SDK 来操作训练任务请求，请
framework_profile_params将传递给估算器的profiler_config参数。要了解更多信息，请参阅配置 SageMaker 调试器框架分析。 -
如果您使用 Studio Classic，请使用调试器见解仪表板中的分析切换按钮开启分析。要了解更多信息，请参阅SageMaker 调试器见解仪表板控制器。
检索训练作业的描述和保存指标数据的 S3 存储桶 URI
tj.describe_training_job() tj.get_config_and_profiler_s3_output_path()
检查 S3 URI 中是否有系统和框架指标可用
tj.wait_for_sys_profiling_data_to_be_available() tj.wait_for_framework_profiling_data_to_be_available()
在指标数据可用后创建系统和框架阅读器对象
system_metrics_reader = tj.get_systems_metrics_reader() framework_metrics_reader = tj.get_framework_metrics_reader()
刷新和检索最新的训练事件文件
阅读器对象具有扩展的方法 refresh_event_file_list()，用于检索最新的训练事件文件。
system_metrics_reader.refresh_event_file_list() framework_metrics_reader.refresh_event_file_list()
