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Use a operação CollectionConfig
da API para configurar coleções de tensores. O Debugger fornece coleções de tensores pré-criadas que abrangem uma variedade de expressões regulares (regex) de parâmetros se estiver usando estruturas de aprendizado profundo e algoritmos de machine learning compatíveis com o Debugger. Conforme mostrado no código de exemplo a seguir, adicione as coleções de tensores integradas que você deseja depurar.
from sagemaker.debugger import CollectionConfig
collection_configs=[
CollectionConfig(name="weights"),
CollectionConfig(name="gradients")
]
As coleções anteriores configuraram o hook Debugger para salvar os tensores a cada 500 etapas com base no valor padrão "save_interval"
.
Para obter uma lista completa das coleções integradas do Debugger disponíveis, consulte Coleções integradas do Debugger
Se quiser personalizar as coleções integradas, como alterar os intervalos de salvamento e o regex do tensor, use o modelo CollectionConfig
a seguir para ajustar os parâmetros.
from sagemaker.debugger import CollectionConfig
collection_configs=[
CollectionConfig(
name="tensor_collection
",
parameters={
"key_1
": "value_1
",
"key_2
": "value_2
",
...
"key_n
": "value_n
"
}
)
]
Para obter mais informações sobre as chaves de parâmetros disponíveis, consulte o CollectionConfig
from sagemaker.debugger import CollectionConfig
collection_configs=[
CollectionConfig(
name="losses
",
parameters={
"train.save_interval
": "100
",
"eval.save_interval
": "10
"
}
)
]
dica
Esse objeto de configuração da coleção de tensores pode ser usado tanto para operações da Rule API DebuggerHookConfigquanto para operações.