使用 CollectionConfig API 配置张量集合

使用 CollectionConfig API 操作配置张量集合。在使用 Debugger 支持的深度学习框架和机器学习算法时，Debugger 提供预构建的张量集合，涵盖了参数的各种正则表达式 (regex)。如以下示例代码所示，添加要调试的内置张量集合。

from sagemaker.debugger import CollectionConfig

collection_configs=[
    CollectionConfig(name="weights"),
    CollectionConfig(name="gradients")
]

前面的集合设置 Debugger 钩子基于默认 "save_interval" 值，每 500 个步骤保存一次张量值。

有关可用的 Debugger 内置集合的完整列表，请参阅 Debugger 内置集合。

如果您希望自定义内置集合，例如更改保存时间间隔和张量正则表达式，请使用以下 CollectionConfig 模板来调整参数。

from sagemaker.debugger import CollectionConfig

collection_configs=[
    CollectionConfig(
        name="tensor_collection",
        parameters={
            "key_1": "value_1",
            "key_2": "value_2",
            ...
            "key_n": "value_n"
        }
    )
]

有关可用参数键的详细信息，请参阅 Amazon SageMaker Python SDK 中的 CollectionConfig。例如，以下代码示例展示了如何调整在训练的不同阶段保存“losses”张量集合的时间间隔：在训练阶段每 100 个步骤保存一次损失，在验证阶段每 10 个步骤保存一次验证损失。

from sagemaker.debugger import CollectionConfig

collection_configs=[
    CollectionConfig(
        name="losses",
        parameters={
            "train.save_interval": "100",
            "eval.save_interval": "10"
        }
    )
]