Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Konfigurasikan `DebuggerHookConfig` API untuk menyimpan tensor
<a name="debugger-configure-tensor-hook"></a>

Gunakan [DebuggerHookConfig](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html                 #sagemaker.debugger.DebuggerHookConfig)API untuk membuat `debugger_hook_config` objek menggunakan `collection_configs` objek yang Anda buat pada langkah sebelumnya.

```
from sagemaker.debugger import DebuggerHookConfig

debugger_hook_config=DebuggerHookConfig(
    collection_configs=collection_configs
)
```

Debugger menyimpan tensor keluaran pelatihan model ke dalam bucket S3 default. Format URI bucket S3 default adalah `s3://amzn-s3-demo-bucket-sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/debug-output/.`

Jika Anda ingin menentukan URI bucket S3 yang tepat, gunakan contoh kode berikut:

```
from sagemaker.debugger import DebuggerHookConfig

debugger_hook_config=DebuggerHookConfig(
    s3_output_path="{{specify-uri}}"
    collection_configs=collection_configs
)
```

Untuk informasi selengkapnya, lihat [DebuggerHookConfig](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.DebuggerHookConfig)di [Amazon SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) SDK.