Die DebuggerHookConfig API zum Speichern von Tensoren konfigurieren - Amazon SageMaker KI

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Die DebuggerHookConfig API zum Speichern von Tensoren konfigurieren

Verwenden Sie die DebuggerHookConfig API, um ein debugger_hook_config Objekt mit dem collection_configs Objekt zu erstellen, das Sie im vorherigen Schritt erstellt haben.

from sagemaker.debugger import DebuggerHookConfig

debugger_hook_config=DebuggerHookConfig(
    collection_configs=collection_configs
)

Der Debugger speichert die Ausgabetensoren für das Modelltraining im Standard-S3-Bucket. Das Format der standardmäßigen S3-Bucket-URI lautet s3://amzn-s3-demo-bucket-sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/debug-output/.

Wenn Sie einen exakten S3-Bucket-URI angeben möchten, verwenden Sie das folgende Codebeispiel:

from sagemaker.debugger import DebuggerHookConfig

debugger_hook_config=DebuggerHookConfig(
    s3_output_path="specify-uri"
    collection_configs=collection_configs
)

Weitere Informationen finden Sie unter DebuggerHookConfig im Amazon SageMaker Python SDK.