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# Adaptación del script de entrenamiento para registrar un enlace
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Amazon SageMaker Debugger incluye una biblioteca cliente llamada [`sagemaker-debugger`Python SDK](https://sagemaker-debugger.readthedocs.io/en/website). El `sagemaker-debugger` Python SDK proporciona herramientas para adaptar el script de entrenamiento antes del entrenamiento y herramientas de análisis después del entrenamiento. En esta página, aprenderá a adaptar su script de entrenamiento mediante la biblioteca cliente. 

El `sagemaker-debugger` Python SDK proporciona funciones envolventes que ayudan a registrar un enlace para extraer los tensores del modelo, sin alterar el script de entrenamiento. Para empezar a recopilar los tensores de salida del modelo y depurarlos para detectar problemas de entrenamiento, realice las siguientes modificaciones en su script de entrenamiento.

**sugerencia**  
Mientras siga en esta página, utilice la [`sagemaker-debugger` documentación de SDK de código abierto ](https://sagemaker-debugger.readthedocs.io/en/website/index.html) para las referencias de la API.

**Topics**
+ [Adapte su guion PyTorch de entrenamiento](debugger-modify-script-pytorch.md)
+ [Adapta tu guion de entrenamiento TensorFlow](debugger-modify-script-tensorflow.md)