기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 텐서를 저장하도록 `DebuggerHookConfig` API를 구성하세요.
<a name="debugger-configure-tensor-hook"></a>

[DebuggerHookConfig](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html                 #sagemaker.debugger.DebuggerHookConfig) API를 사용하여 이전 단계에서 생성한 `collection_configs` 객체를 사용하여 `debugger_hook_config` 객체를 생성합니다.

```
from sagemaker.debugger import DebuggerHookConfig

debugger_hook_config=DebuggerHookConfig(
    collection_configs=collection_configs
)
```

디버거는 모델 훈련 출력 텐서를 기본 S3 버킷에 저장합니다. 기본 S3 버킷 URI의 형식이 `s3://amzn-s3-demo-bucket-sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/debug-output/.`입니다.

정확한 S3 버킷 URI를 지정하려면 다음 코드 예제를 사용하세요.

```
from sagemaker.debugger import DebuggerHookConfig

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

자세한 내용은 [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)의 [DebuggerHookConfig](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.DebuggerHookConfig)를 참조하세요.