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# 組み込みアルゴリズムのログ
<a name="common-info-all-sagemaker-models-logs"></a>

Amazon SageMaker AI アルゴリズムは Amazon CloudWatch Logs を生成して、トレーニングプロセスに関する詳細情報を提供します。ログを表示するには、 AWS マネジメントコンソールで **CloudWatch** を選択し、**Logs** を選択し、/aws/sagemaker/TrainingJobs **ロググループ**を選択します。各トレーニングジョブには、トレーニングされたノードごとに 1 つのログストリームがあります。ログストリームの名前は、ジョブの作成時に `TrainingJobName` パラメータで指定された値で始まります。

**注記**  
ジョブが失敗してログが CloudWatch に表示されない場合、トレーニングの開始前にエラーが発生した可能性があります。理由は、間違ったトレーニングイメージや S3 の場所の指定が含まれます。

ログの内容は、アルゴリズムによって異なります。ただし、一般的には次の情報が表示されます。
+ ログの先頭で指定された引数の確認
+ トレーニング中に発生したエラー
+ アルゴリズム精度や数値パフォーマンスの測定
+ アルゴリズムのタイミングとアルゴリズム内の主要なステージ

## 共通エラー
<a name="example-errors"></a>

トレーニングジョブが失敗した場合、一部のエラーの詳細はトレーニングジョブ説明の `FailureReason` 戻り値によって以下のように提供されます。

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

それ以外は、CloudWatch Logs でのみ報告されます。一般的なエラーは以下のとおりです。

1. ハイパーパラメータを指定しない、またはアルゴリズムに対して無効なハイパーパラメータの指定。

   **CloudWatch Log から**

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

1. ハイパーパラメータへの無効な値の指定。

   **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. 不正確な protobuf ファイル形式。

   **CloudWatch Log から**

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