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Die Client-Bibliothek smdebug verwenden, um ein Python-Skript für benutzerdefinierte Regeln zu erstellen
Die smdebug Regel-API bietet eine Schnittstelle zum Einrichten Ihrer eigenen benutzerdefinierten Regeln. Das folgende Python-Skript ist ein Beispiel für die Erstellung einer benutzerdefinierten Regel, CustomGradientRule. Diese benutzerdefinierte Regel für das Tutorial überwacht, ob die Farbverläufe zu groß werden, und legt den Standardschwellenwert auf 10 fest. Die benutzerdefinierte Regel verwendet eine von einem SageMaker-AI-Schätzer erstellte Basisstudie, wenn sie den Trainingsjob initiiert.
from smdebug.rules.rule import Rule class CustomGradientRule(Rule): def __init__(self, base_trial, threshold=10.0): super().__init__(base_trial) self.threshold = float(threshold) def invoke_at_step(self, step): for tname in self.base_trial.tensor_names(collection="gradients"): t = self.base_trial.tensor(tname) abs_mean = t.reduction_value(step, "mean", abs=True) if abs_mean > self.threshold: return True return False
Sie können dem gleichen Python-Skript beliebig viele benutzerdefinierte Regelklassen hinzufügen und sie für alle Trainingsauftragsversuche einsetzen, indem Sie im folgenden Abschnitt benutzerdefinierte Regelobjekte erstellen.
