使用偵錯工具APIs執行您自己的自訂規則 - Amazon SageMaker

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

使用偵錯工具APIs執行您自己的自訂規則

下列程式碼範例示範如何使用 Amazon SageMaker Python SDK設定自訂規則。此範例假設您在上一個步驟中建立的自訂規則指令碼位於 'path/to/my_custom_rule.py'。

from sagemaker.debugger import Rule, CollectionConfig

custom_rule = Rule.custom(
    name='MyCustomRule',
    image_uri='759209512951.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rule-evaluator:latest', 
    instance_type='ml.t3.medium',     
    source='path/to/my_custom_rule.py', 
    rule_to_invoke='CustomGradientRule',     
    collections_to_save=[CollectionConfig("gradients")], 
    rule_parameters={"threshold": "20.0"}
)

下列清單說明偵錯工具Rule.customAPI引數。

  • name (str)：根據需要指定自訂規則名稱。

  • image_uri (str)：這是容器映像，具備理解您的自訂規則的邏輯。它會取得並評估您在訓練任務中儲存的指定張量集合。您可以從 找到開放原始碼 SageMaker 規則評估器映像的清單自訂規則評估器URIs的 Amazon SageMaker Debugger 映像。

  • instance_type (str)：您需要指定執行個體來建置規則 Docker 容器。這會與訓練容器同時加速運轉執行個體。

  • source （str）：這是URI自訂規則指令碼的本機路徑或 Amazon S3。

  • rule_to_invoke （str）：這會指定自訂規則指令碼中的特定規則類別實作。 僅 SageMaker 支援在規則任務中一次評估一個規則。

  • collections_to_save (str)：這會指定要儲存哪些張量集合來執行規則。

  • rule_parameters (字典)：這會接受採字典格式的參數輸入。您可以調整自訂規則指令碼中設定的參數。

設定custom_rule物件之後，您可以使用它來建立任何訓練任務的 SageMaker 估算器。請指定 entry_point 至您的訓練指令碼。您不需要對訓練指令碼進行任何變更。

from sagemaker.tensorflow import TensorFlow

estimator = TensorFlow(
                role=sagemaker.get_execution_role(),
                base_job_name='smdebug-custom-rule-demo-tf-keras',
                entry_point='path/to/your_training_script.py'
                train_instance_type='ml.p2.xlarge'
                ...
                
                # debugger-specific arguments below
                rules = [custom_rule]
)

estimator.fit()

有關使用偵錯器自訂規則的更多變化和進階範例，請參閱下列範例筆記本。