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# チェックポイントファイルを参照する
<a name="model-checkpoints-saved-file"></a>

SageMaker Python SDK と Amazon S3 コンソールを使用して、チェックポイントファイルを見つけます。

**プログラムを使用してチェックポイントファイルを見つけるには**

チェックポイントが保存された S3 バケット URI を取得するには、推定器の次の属性を確認します。

```
estimator.checkpoint_s3_uri
```

これにより、`CreateTrainingJob` リクエストをリクエストしているときに設定されたチェックポイントの S3 出力パスが返されます。保存されたチェックポイントファイルを S3 コンソールを使用して見つけるには、次の手順を実行します。

**S3 コンソールからチェックポイントファイルを見つけるには**

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) で SageMaker AI コンソールを開きます。

1. 左のナビゲーションペインで **[Training jobs]** (トレーニングジョブ) を選択します。

1. チェックポイントを有効にしたトレーニングジョブへのリンクを選択すると、**[Job settings]** (ジョブ設定) が開きます。

1. トレーニングジョブの **[Job settings]** (ジョブ設定) ページで、**[Checkpoint configuration]** (チェックポイントの設定) セクションを見つけます。  
![\[トレーニングジョブの [Job settings] (ジョブ設定) ページにある [Checkpoint configuration] (チェックポイントの設定) セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/checkpoints_trainingjob.png)

1. S3 バケットへのリンクを使用して、チェックポイントファイルにアクセスします。