CollectionConfig API を使用してテンソルコレクションを設定する

CollectionConfig API オペレーションを使ってテンソルコレクションを設定します。デバッガーは、デバッガーがサポートする深層学習フレームワークと機械学習アルゴリズムを使用している場合、パラメータのさまざまな正規表現 (regex) をカバーする構築済みのテンソルコレクションを提供します。次のサンプルコードに示すように、デバッグする組み込みテンソルコレクションを追加します。

from sagemaker.debugger import CollectionConfig

collection_configs=[
    CollectionConfig(name="weights"),
    CollectionConfig(name="gradients")
]

上記のコレクションは、デフォルトの "save_interval" 値に基づいて 500 ステップごとにテンソルを保存するようにデバッガーフックを設定します。

利用可能なデバッガーの組み込みコレクションの完全なリストについては、「デバッガー組み込みコレクション」を参照してください。

保存間隔やテンソル正規表現の変更など、組み込みコレクションをカスタマイズする場合は、次の CollectionConfig テンプレートを使用してパラメータを調整します。

from sagemaker.debugger import CollectionConfig

collection_configs=[
    CollectionConfig(
        name="tensor_collection",
        parameters={
            "key_1": "value_1",
            "key_2": "value_2",
            ...
            "key_n": "value_n"
        }
    )
]

使用可能なパラメータキーの詳細については、Amazon SageMaker Python SDK の「CollectionConfig」を参照してください。例えば、次のコード例は、トレーニングのさまざまなフェーズで「損失」テンソルコレクションの保存間隔を調整する方法を示しています。トレーニングフェーズでは 100 ステップごとに損失を保存し、検証フェーズでは 10 ステップごとに検証損失を保存します。

from sagemaker.debugger import CollectionConfig

collection_configs=[
    CollectionConfig(
        name="losses",
        parameters={
            "train.save_interval": "100",
            "eval.save_interval": "10"
        }
    )
]