Amazon SageMaker调试器 目录 总览 自动执行机器学习培训作业的调试过程。 在训练工作中,Debugger允许您使用Debugger内置功能Hook和Rule来运行自己的训练脚本(零脚本更改经验)以捕获张量,可以灵活地构建自定义的Hook和Rule以根据需要配置张量,以及通过保存在存储桶中,通过灵活而强大的API,使张量可用于分析。 在训练作业期间, smdebug库通过从S3存储桶调用保存的张量来为Debugger供电。 smdebug检索并过滤从调试器生成的张量,例如渐变,权重和偏差。 调试器通过最小化修改估计量,跟踪张量,在训练模型时捕获异常以及迭代模型修剪来帮助您开发更好,更快,更便宜的模型。 调试器支持TensorFlow,PyTorch,MXNet和XGBoost框架。 以下列表是调试器主要功能的摘要: 使用时,在SageMaker上运行和调试模型的训练