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# Journaux pour Built-in algorithmes
<a name="common-info-all-sagemaker-models-logs"></a>

Les algorithmes Amazon SageMaker AI produisent des CloudWatch journaux Amazon, qui fournissent des informations détaillées sur le processus de formation. Pour afficher les journaux, dans la console de AWS gestion **CloudWatch**, choisissez **Logs**, puis choisissez le **groupe de TrainingJobs journaux aws/sagemaker**//. Chaque tâche d'entraînement a un flux de journaux par nœud sur lequel elle a été entraînée. Le nom du flux de journaux commence par la valeur spécifiée dans le paramètre `TrainingJobName` lors de la création de la tâche.

**Note**  
Si une tâche échoue et que les journaux n'apparaissent pas CloudWatch, il est probable qu'une erreur se soit produite avant le début de la formation. Parmi les raisons pouvant expliquer cette erreur, on peut citer la spécification de la mauvaise image d'entraînement ou du mauvais emplacement S3.

Le contenu des journaux varie selon les algorithmes. Cependant, vous pouvez généralement y trouver les informations suivantes :
+ Confirmation des arguments fournis au début du journal
+ Erreurs qui se sont produites au cours de l'entraînement
+ Mesure des performances numériques ou de la précision d'un algorithme
+ Horodatages de l'algorithme et principales étapes au sein de l'algorithme

## Erreurs courantes
<a name="example-errors"></a>

Si une tâche d'entraînement échoue, certains détails sur l'échec sont fournis par la valeur `FailureReason` renvoyée dans la description de la tâche d'entraînement, comme suit :

```
sage = boto3.client('sagemaker')
sage.describe_training_job(TrainingJobName=job_name)['FailureReason']
```

D'autres ne sont signalés que dans les CloudWatch journaux. Les erreurs courantes sont les suivantes :

1. Spécification erronée d'un hyperparamètre ou spécification d'un hyperparamètre qui n'est pas valide pour l'algorithme.

   **À partir du CloudWatch journal**

   ```
   [10/16/2017 23:45:17 ERROR 139623806805824 train.py:48]
   Additional properties are not allowed (u'mini_batch_siz' was
   unexpected)
   ```

1. Spécification d'une valeur non valide pour un hyperparamètre

   **FailureReason**

   ```
   AlgorithmError: u'abc' is not valid under any of the given
   schemas\n\nFailed validating u'oneOf' in
   schema[u'properties'][u'feature_dim']:\n    {u'oneOf':
   [{u'pattern': u'^([1-9][0-9]*)$', u'type': u'string'},\n
   {u'minimum': 1, u'type': u'integer'}]}\
   ```

   **FailureReason**

   ```
   [10/16/2017 23:57:17 ERROR 140373086025536 train.py:48] u'abc'
   is not valid under any of the given schemas
   ```

1. Format de fichier protobuf inapproprié

   **À partir du CloudWatch journal**

   ```
   [10/17/2017 18:01:04 ERROR 140234860816192 train.py:48] cannot
                      copy sequence with size 785 to array axis with dimension 784
   ```