偵錯工具範例筆記本

SageMaker 偵錯工具範例筆記本提供於 aws/amazon-sagemaker-examples 儲存庫中。偵錯工具範例筆記本將逐步引導您完成偵錯和分析訓練任務的基礎到進階使用案例。

我們建議您在 SageMaker Studio 或 SageMaker 筆記本執行個體上執行範例筆記本，因為大多數範例都是針對 SageMaker 生態系統中的訓練任務而設計，包括 Amazon EC2、Amazon S3 和 Amazon SageMaker Python SDK。

若要將範例儲存庫複製到 SageMaker Studio，請遵循 Amazon SageMaker Studio Tour 中的指示。

若要尋找 SageMaker 筆記本執行個體中的範例，請遵循SageMaker 筆記本執行個體範例筆記本中的指示。

若要使用新的偵錯工具功能，您需要升級 SageMaker Python SDK和SMDebug用戶端程式庫。在您的 iPython 核心、Jupyter Notebook 或 JupyterLab環境中，執行下列程式碼來安裝最新版本的程式庫並重新啟動核心。


import sys
import IPython
!{sys.executable} -m pip install -U sagemaker smdebug
IPython.Application.instance().kernel.do_shutdown(True)

分析訓練任務的偵錯工具範例筆記本

下列清單列出偵錯工具範例筆記本，說明偵錯工具針對不同機器學習模型、資料集和架構監控及分析訓練任務的適應性。

筆記本標題	架構	模型	資料集	描述
Amazon SageMaker Debugger 分析資料分析	TensorFlow	Keras ResNet50	Cifar-10	本筆記本介紹 Debugger SageMaker 擷取的設定檔資料的互動分析。探索 `SMDebug` 互動式分析工具的完整功能。
使用 Amazon SageMaker Debugger 描述機器學習訓練	TensorFlow	一維卷積神經網路	IMDB 資料集	描述 TensorFlow 1-D CNN用於IMDB資料分析的情緒，其中包含標記為正面或負面情緒的影片評論。瀏覽 Studio 偵錯工具深入分析和偵錯工具分析報告。
使用各種分散式訓練設定分析 TensorFlow ResNet 模型訓練	TensorFlow	ResNet50	Cifar-10	使用各種分散式 TensorFlow 訓練設定執行訓練任務、監控系統資源使用率，以及使用 Debugger 分析模型效能。
使用各種分散式訓練設定分析 PyTorch ResNet 模型訓練	PyTorch	ResNet50	Cifar-10	使用各種分散式 PyTorch 訓練設定執行訓練任務、監控系統資源使用率，以及使用 Debugger 描述模型效能。

下列清單列出偵錯工具範例筆記本，說明偵錯工具針對不同機器學習模型、資料集和架構對訓練任務進行偵錯的適應性。

筆記本標題	架構	模型	資料集	描述
Amazon SageMaker Debugger - 使用內建規則	TensorFlow	卷積神經網路	MNIST	使用 Amazon SageMaker Debugger 內建規則對模型進行 TensorFlow偵錯。
Amazon SageMaker Debugger - Tensorflow 2.1	TensorFlow	ResNet50	Cifar-10	使用 Amazon SageMaker Debugger 掛鉤組態和內建規則，透過 Tensorflow 2.1 架構對模型進行偵錯。
視覺化MXNet訓練的偵錯 Tensor	MXNet	Gluon 卷積神經網路	時尚 MNIST	執行訓練任務，並設定 SageMaker 偵錯工具以存放此任務的所有張量，然後在筆記本中視覺化這些張量。
使用 Amazon SageMaker Debugger 啟用 Spot 訓練	MXNet	Gluon 卷積神經網路	時尚 MNIST	了解偵錯工具如何從 Spot 執行個體上的訓練任務收集張量資料，以及如何搭配受管 Spot 訓練使用偵錯工具內建規則。
解釋使用 Amazon SageMaker Debugger 預測個人收入的XGBoost模型	XGBoost	XGBoost 迴歸	成人普查資料集	了解如何使用 Debugger 掛鉤和內建規則，從XGBoost迴歸模型收集和視覺化張量資料，例如損失值、特徵和SHAP值。

要查找模型參數和用例的進階視覺化，請參閱Debugger 進階示範和視覺化。

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