本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# SageMaker Debugger 互動報告
<a name="debugger-profiling-report"></a>

接收由 Debugger 自動產生的分析報告。Debugger 報告提供訓練工作的深入解析，以及改善模型效能的建議。下列螢幕擷取畫面，顯示 Debugger 分析報告的拼貼。如需進一步了解，請參閱[SageMaker Debugger 互動報告](#debugger-profiling-report)。

**注意**  
您可以在訓練工作執行時或工作完成時，下載 Debugger 報告。在訓練期間，Debugger 會同時更新報告，反映目前規則的評估狀態。只有在訓練工作完成後，您才能下載完整的 Debugger 報告。

**重要**  
報告中的圖表和建議僅用於提供資訊，並非絕對。由您負責對資訊進行您自己獨立的評估。

![\[訓練工作 Debugger 摘要報告範例\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/debugger/debugger-profile-report.jpg)


對於任何 SageMaker 訓練工作，SageMaker Debugger [ProfilerReport](debugger-built-in-profiler-rules.md#profiler-report) 規則會調用所有[監視和分析規則](debugger-built-in-profiler-rules.md#built-in-rules-monitoring)，並將規則分析彙總為完整的報告。按照本指南，使用 [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) 或 S3 主控台下載報告，並了解您可以從分析結果中加以詮釋的內容。

**重要**  
報告中的圖表和建議僅用於提供資訊，並非絕對。由您負責對資訊進行您自己獨立的評估。