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# `CollectionConfig` API を使用してテンソルコレクションを設定する
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`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](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/docs/api.md#collection)」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](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) の「[CollectionConfig](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.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"
        }
    )
]
```

**ヒント**  
このテンソルコレクション設定オブジェクトは、[DebuggerHookConfig](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-configure-hook.html#debugger-configure-tensor-hook) API オペレーションと [Rule](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/use-debugger-built-in-rules.html#debugger-built-in-rules-configuration-param-change) API オペレーションの両方に使用できます。