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# Configurazione delle raccolte di tensori con l’API `CollectionConfig`
<a name="debugger-configure-tensor-collections"></a>

Usa l'operazione API `CollectionConfig` per configurare le raccolte di tensori. Debugger fornisce raccolte di tensori predefinite che coprono una varietà di espressioni regolari (regex) di parametri se si utilizzano framework di deep learning e algoritmi di machine learning supportati da Debugger. Come mostrato nel codice di esempio seguente, aggiungi le raccolte di tensori integrate di cui desideri eseguire il debug.

```
from sagemaker.debugger import CollectionConfig

collection_configs=[
    CollectionConfig(name="weights"),
    CollectionConfig(name="gradients")
]
```

Le raccolte precedenti impostano l'hook Debugger per salvare i tensori ogni 500 fasi in base al valore predefinito `"save_interval"`.

Per un elenco completo delle raccolte integrate di Debugger disponibili, consulta [Raccolte integrate di Debugger](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/docs/api.md#collection).

Se desideri personalizzare le raccolte integrate, ad esempio modificando gli intervalli di salvataggio e l'espressione regolare dei tensori, usa il seguente modello `CollectionConfig` per regolare i parametri.

```
from sagemaker.debugger import CollectionConfig

collection_configs=[
    CollectionConfig(
        name="tensor_collection",
        parameters={
            "key_1": "value_1",
            "key_2": "value_2",
            ...
            "key_n": "value_n"
        }
    )
]
```

Per ulteriori informazioni sulle chiavi dei parametri disponibili, [CollectionConfig](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.CollectionConfig)consulta [Amazon SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) SDK. Ad esempio, il seguente esempio di codice mostra come regolare gli intervalli di salvataggio della raccolta dei tensori “perdite” nelle diverse fasi dell'addestramento: salva la perdita ogni 100 fasi nella fase di addestramento e la perdita di convalida ogni 10 fasi nella fase di convalida. 

```
from sagemaker.debugger import CollectionConfig

collection_configs=[
    CollectionConfig(
        name="losses",
        parameters={
            "train.save_interval": "100",
            "eval.save_interval": "10"
        }
    )
]
```

**Suggerimento**  
[Questo oggetto di configurazione della collezione di tensori può essere utilizzato sia per le operazioni dell'API che per [DebuggerHookConfig](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-configure-hook.html#debugger-configure-tensor-hook)le regole.](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/use-debugger-built-in-rules.html#debugger-built-in-rules-configuration-param-change)