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# Adattamento dello script di addestramento per registrare un hook
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[Amazon SageMaker Debugger include una libreria client chiamata Python `sagemaker-debugger` SDK.](https://sagemaker-debugger.readthedocs.io/en/website) `sagemaker-debugger` Python SDK fornisce strumenti per adattare lo script di addestramento prima dell'addestramento e strumenti di analisi dopo l'addestramento. In questa pagina, scoprirai come adattare lo script di addestramento utilizzando la libreria client. 

`sagemaker-debugger` Python SDK fornisce funzioni wrapper che aiutano a registrare un hook per estrarre i tensori del modello, senza alterare lo script di addestramento. Per iniziare a raccogliere i tensori di output del modello ed eseguirne il debug per individuare problemi di addestramento, apporta le seguenti modifiche allo script di addestramento.

**Suggerimento**  
Mentre segui questa pagina, utilizza la documentazione [SDK `sagemaker-debugger` open source](https://sagemaker-debugger.readthedocs.io/en/website/index.html) per i riferimenti alle API.

**Topics**
+ [PyTorch Adatta il tuo script di allenamento](debugger-modify-script-pytorch.md)
+ [Adatta il tuo script di allenamento TensorFlow](debugger-modify-script-tensorflow.md)