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Konfigurieren Sie Tensorsammlungen mithilfe der API CollectionConfig

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Konfigurieren Sie Tensorsammlungen mithilfe der API CollectionConfig - Amazon SageMaker KI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Verwenden Sie den CollectionConfig API-Vorgang, um Tensorsammlungen zu konfigurieren. Debugger bietet vorgefertigte Tensorsammlungen, die eine Vielzahl von regulären Ausdrücken (Regex) von Parametern abdecken, wenn Debugger-unterstützte Deep-Learning-Frameworks und Algorithmen für Machine Learning verwendet werden. Fügen Sie, wie im folgenden Beispielcode gezeigt, die integrierten Tensorsammlungen hinzu, die Sie debuggen möchten.

from sagemaker.debugger import CollectionConfig collection_configs=[ CollectionConfig(name="weights"), CollectionConfig(name="gradients") ]

Die vorherigen Sammlungen haben den Debugger-Hook so eingerichtet, dass er die Tensoren alle 500 Schritte basierend auf dem "save_interval" Standardwert speichert.

Eine vollständige Liste der verfügbaren integrierten Debugger-Sammlungen finden Sie unter Integrierte Debugger-Sammlungen.

Wenn Sie die integrierten Sammlungen anpassen möchten, z. B. die Speicherintervalle und den Tensor-Regex ändern möchten, verwenden Sie die folgende CollectionConfig Vorlage, um die Parameter anzupassen.

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

Weitere Informationen zu verfügbaren Parameterschlüsseln finden Sie CollectionConfigim Amazon SageMaker Python SDK. Das folgende Codebeispiel zeigt beispielsweise, wie Sie die Speicherintervalle der Tensorsammlung „Verluste“ in verschiedenen Trainingsphasen anpassen können: Speicherverlust alle 100 Schritte in der Trainingsphase und Validierungsverlust alle 10 Schritte in der Validierungsphase.

from sagemaker.debugger import CollectionConfig collection_configs=[ CollectionConfig( name="losses", parameters={ "train.save_interval": "100", "eval.save_interval": "10" } ) ]
Tipp

Dieses Konfigurationsobjekt für die Tensorsammlung kann sowohl für Rule-API-Operationen als auch für DebuggerHookConfigRule-API-Operationen verwendet werden.

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