使用 Amazon SageMaker Debugger 调试和改进模型性能
使用 Amazon SageMaker Debugger 实时调试机器学习训练作业中的模型输出张量，并检测不收敛问题。
Amazon SageMaker Debugger 功能
机器学习 (ML) 训练作业可能存在系统瓶颈、过度拟合、饱和激活函数和梯度消失等问题，这些问题会影响模型性能。
SageMaker Debugger 提供了工具用于调试训练作业和解决此类问题，从而改进模型的性能。Debugger 也提供了一些工具，用于在发现训练异常情况时发送警报，针对问题采取措施，并通过将收集的指标和张量可视化来确定造成问题的根本原因。
SageMaker Debugger 支持 Apache MXNet、PyTorch、TensorFlow 和 XGBoost 框架。有关 SageMaker Debugger 支持的可用区域和版本的更多信息，请参阅支持的框架和算法。
Debugger 工作流概述如下：
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如果需要，可以使用
sagemaker-debuggerPython SDK 修改您的训练脚本。 -
使用 SageMaker Debugger 配置 SageMaker 训练作业。
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使用 SageMaker Estimator API（适用于 Python SDK）进行配置。
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使用 SageMaker
CreateTrainingJob请求（适用于 Boto3 或 CLI）进行配置。 -
使用 SageMaker Debugger 配置自定义训练容器。
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启动训练作业并实时监控训练问题。
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获取警报并针对训练问题迅速采取措施。
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使用 针对规则的 Debugger 内置操作，在发现训练问题时接收短信和电子邮件并停止训练作业。
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使用 Amazon CloudWatch Events 和 Amazon Lambda 设置自己的操作。
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探索对训练问题的深入分析。
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有关调试模型输出张量的信息，请参阅在 TensorBoard 中可视化 Debugger 输出张量。
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修复问题，考虑 Debugger 提供的建议，然后重复步骤 1-5，直到模型得到优化并达到目标准确性。
《SageMaker Debugger 开发人员指南》将引导您了解以下主题。