除錯器範例筆記本

aws/amazon-sagemaker-examples 儲存庫提供 SageMaker Debugger 範例筆記本。偵錯工具範例筆記本將逐步引導您完成偵錯和分析訓練任務的基礎到進階使用案例。

我們建議您在 SageMaker Studio 或 SageMaker Notebook 執行個體上執行範例筆記本，因為大多數範例都是設計用於 SageMaker AI 生態系統中的訓練任務，包括 Amazon EC2、Amazon S3 和 Amazon SageMaker Python SDK。

若要將範例儲存庫複製到 SageMaker Studio，請遵循 Amazon SageMaker Studio 導覽中的指示進行操作。

若要在 SageMaker 筆記本執行個體中尋找範例，請遵循 SageMaker 筆記本執行個體範例筆記本中的指示進行操作。

重要

若要使用新的偵錯工具功能，您需要升級 SageMaker SDK 和 SMDebug 用戶端程式庫。在您的 iPython 核心、Jupyter 筆記本或 JupyterLab 環境中，執行以下程式碼以安裝最新版本的程式庫，並重新啟動核心。

import sys
import IPython
!{sys.executable} -m pip install -U sagemaker smdebug
IPython.Application.instance().kernel.do_shutdown(True)

分析訓練任務的偵錯工具範例筆記本

下列清單列出偵錯工具範例筆記本，說明偵錯工具針對不同機器學習模型、資料集和架構監控及分析訓練任務的適應性。

筆記本標題	架構	模型	資料集	描述
Amazon SageMaker Debugger 分析資料分析	TensorFlow	Keras ResNet50	Cifar-10	本筆記本提供 SageMaker Debugger 擷取的分析資料之互動式分析的簡介。探索 SMDebug 互動式分析工具的完整功能。
使用 Amazon SageMaker Debugger 對機器學習訓練進行分析	TensorFlow	一維卷積神經網路	IMDB 資料集	分析 TensorFlow 1-D CNN，以便對 IMDB 資料進行情緒分析，其中包含標籤為具備正面或負面情緒的電影評論。瀏覽 Studio 偵錯工具深入分析和偵錯工具分析報告。
使用各種分散式訓練設定對 TensorFlow ResNet 模型訓練進行分析	TensorFlow	ResNet50	Cifar-10	使用各種分散式訓練設定執行 TensorFlow 訓練任務、監控系統資源使用率，並使用偵錯工具分析模型效能。
使用各種分散式訓練設定對 PyTorch ResNet 模型訓練進行分析	PyTorch	ResNet50	Cifar-10	使用各種分散式訓練設定執行 PyTorch 訓練任務、監控系統資源使用率，並使用偵錯工具分析模型效能。

偵錯工具範例筆記本，用於分析模型參數

下列清單列出偵錯工具範例筆記本，說明偵錯工具針對不同機器學習模型、資料集和架構對訓練任務進行偵錯的適應性。

筆記本標題	架構	模型	資料集	描述
Amazon SageMaker Debugger - 使用內建規則	TensorFlow	卷積神經網路	MNIST	使用 Amazon SageMaker Debugger 內建規則進行 TensorFlow 模型偵錯。
Amazon SageMaker Debugger - TensorFlow 2.1	TensorFlow	ResNet50	Cifar-10	使用 Amazon SageMaker Debugger 勾點組態和內建規則，以便透過 Tensorflow 2.1 架構進行模型偵錯。
視覺化 MXNet 訓練的除錯張量	MXNet	Gluon 卷積神經網路	Fashion MNIST	執行訓練任務並設定 SageMaker Debugger 以儲存此任務的所有張量，然後在筆記本中視覺化這些張量。
使用 Amazon SageMaker Debugger 啟用 Spot 訓練	MXNet	Gluon 卷積神經網路	Fashion MNIST	了解偵錯工具如何從 Spot 執行個體上的訓練任務收集張量資料，以及如何搭配受管 Spot 訓練使用偵錯工具內建規則。
解釋使用 Amazon SageMaker Debugger 預測個人收入的 XGBoost 模型	XGBoost	XGBoost 迴歸	成人普查資料集	了解如何使用偵錯工具勾點和內建規則，從 XGBoost 迴歸模型收集和視覺化張量資料，例如損失值、功能和 SHAP 值。

要查找模型參數和用例的進階視覺化，請參閱Debugger 進階示範和視覺化。