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# 调试器有用的 SageMaker AI 估算器类方法
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以下估算器类方法对于访问您的 SageMaker 训练作业信息和检索 Debugger 收集的训练数据的输出路径非常有用。在您使用 `estimator.fit()` 方法启动训练作业之后，可以执行以下方法。
+ 要检查 SageMaker 训练作业的基本 S3 存储桶 URI，请执行以下操作：

  ```
  estimator.output_path
  ```
+ 要查看 SageMaker 训练作业的基本作业名称，请执行以下操作：

  ```
  estimator.latest_training_job.job_name
  ```
+ 要查看 SageMaker 训练作业的完整 `CreateTrainingJob` API 操作配置，请执行以下操作：

  ```
  estimator.latest_training_job.describe()
  ```
+ 要在 SageMaker 训练作业运行时查看调试器规则的完整列表，请执行以下操作：

  ```
  estimator.latest_training_job.rule_job_summary()
  ```
+ 要查看保存模型参数数据（输出张量）的 S3 存储桶 URI，请执行以下操作：

  ```
  estimator.latest_job_debugger_artifacts_path()
  ```
+ 要查看保存模型性能数据（系统和框架指标）的 S3 存储桶 URI，请执行以下操作：

  ```
  estimator.latest_job_profiler_artifacts_path()
  ```
+ 要查看用于调试输出张量的 Debugger 规则配置，请执行以下操作：

  ```
  estimator.debugger_rule_configs
  ```
+ 要查看用于在 SageMaker 训练作业运行时进行调试的调试器规则列表，请执行以下操作：

  ```
  estimator.debugger_rules
  ```
+ 要查看用于监控和分析系统及框架指标的 Debugger 规则配置，请执行以下操作：

  ```
  estimator.profiler_rule_configs
  ```
+ 要查看用于在 SageMaker 训练作业运行时进行监控和分析的调试器规则列表，请执行以下操作：

  ```
  estimator.profiler_rules
  ```

[有关 SageMaker AI 估算器类及其方法的更多信息，请参阅 Amazon Python SDK [中的估算器](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.estimator.Estimator) API。 SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)