調整 PyTorch 訓練指令碼

建立勾點。

（建議） 適用於 SageMaker AI 中的訓練任務

import smdebug.pytorch as smd
hook=smd.get_hook(create_if_not_exists=True)

當您使用 SageMaker Python SDK 使用 Debugger 啟動訓練任務使用估算器中的任何 DebuggerHookConfig、TensorBoardConfig 或規則在 中啟動訓練任務時，SageMaker AI 會將 JSON 組態檔案新增至由 get_hook函數挑選的訓練執行個體。請注意，如果您沒有在估算器中包含任何組態 API，就不會有要尋找勾點的組態檔案，且函式會傳回 None。

（選用） 針對 SageMaker AI 以外的訓練任務

如果您以本機模式執行訓練任務，請直接在 SageMaker 筆記本執行個體、Amazon EC2 執行個體或您自己的本機裝置上執行訓練任務，並使用 smd.Hook 類別建立勾點。不過，這種方法只能儲存張量集合，且僅可用於 TensorBoard 視覺化。SageMaker Debugger 的內建規則不適用於本機模式，因為規則需要 SageMaker AI ML 訓練執行個體和 S3 來即時儲存來自遠端執行個體的輸出。在這種情況下，smd.get_hook API 會傳回 None。

如果您想要建立手動勾點以在本機模式下儲存張量，請使用下列程式碼片段與邏輯來檢查 smd.get_hook API 是否傳回 None，並使用 smd.Hook 類別建立手動勾點。請注意，您可以在本機機器中指定任何輸出目錄。

import smdebug.pytorch as smd
hook=smd.get_hook(create_if_not_exists=True)

if hook is None:
    hook=smd.Hook(
        out_dir='/path/to/your/local/output/',
        export_tensorboard=True
    )

用勾點的類別方法包裝您的模型。

hook.register_module() 方法採用您的模型並逐一查看每一層，尋找與您透過 使用 SageMaker Python SDK 使用 Debugger 啟動訓練任務 組態提供的規則表達式所符合的任何張量。透過此勾點的可收式張量方法為加權、誤差、啟用、漸層、輸入和輸出。

hook.register_module(model)

使用勾點的類別方法扭曲損失函式。

hook.register_loss 方法是去包裝損失函式。它會擷取每一個您會在 使用 SageMaker Python SDK 使用 Debugger 啟動訓練任務 配置過程中設定的 save_interval 損失值，並將它們儲存到 "losses" 集合。

hook.register_loss(loss_function)

在訓練區塊中新增 hook.set_mode(ModeKeys.TRAIN)。這表示張量集合是在訓練階段擷取的。

def train():
    ...
    hook.set_mode(ModeKeys.TRAIN)

在驗證區塊中新增 hook.set_mode(ModeKeys.EVAL)。這表示張量集合是在驗證階段擷取的。

def validation():
    ...
    hook.set_mode(ModeKeys.EVAL)

使用 hook.save_scalar() 儲存自訂純量。您可以儲存不在模型中的純量值。例如，如要記錄在評估期間運算的精確度值，請在計算準確度的行下方新增下列程式碼行。

hook.save_scalar("accuracy", accuracy)

請注意，您需要提供一個字串作為第一個引數來命名自訂純量集合。這是將用於在 TensorBoard 中視覺化純量值的名稱，並且可以是您想要的任何字串。

使用 hook.save_tensor() 儲存自訂張量。類似於 hook.save_scalar()，您可以儲存其他張量，並定義自己的張量集合。例如，您可以透過新增以下程式碼行 (其中 "images" 是自訂張量的範例名稱)，來擷取傳遞到模型中的輸入映像資料並另存為自訂張量 (其中 image_inputs 是輸入映像資料的範例變數)。

hook.save_tensor("images", image_inputs)

請注意，您必須為第一個引數提供字串，才能命名自訂張量。hook.save_tensor() 具有第三個引數 collections_to_write 來指定張量集合以儲存自訂張量。預設值為 collections_to_write="default"。如果您沒有明確指定第三個引數，則自訂張量將儲存到 "default" 張量集合中。