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# Adattamento dello script di addestramento per registrare un hook
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**Nota**  
Amazon SageMaker Debugger non è più aperto a nuovi clienti. I clienti esistenti possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. AWS continua a investire in miglioramenti della sicurezza e della disponibilità di Debugger, ma non prevediamo di introdurre nuove funzionalità. Per ulteriori informazioni, consulta [Modifica della disponibilità del debugger](debugger-availability-change.md). 

Amazon SageMaker Debugger è dotato di una libreria client chiamata Python SDK. [`sagemaker-debugger`](https://sagemaker-debugger.readthedocs.io/en/website) `sagemaker-debugger` Python SDK fornisce strumenti per adattare lo script di addestramento prima dell'addestramento e strumenti di analisi dopo l'addestramento. In questa pagina, scoprirai come adattare lo script di addestramento utilizzando la libreria client. 

`sagemaker-debugger` Python SDK fornisce funzioni wrapper che aiutano a registrare un hook per estrarre i tensori del modello, senza alterare lo script di addestramento. Per iniziare a raccogliere i tensori di output del modello ed eseguirne il debug per individuare problemi di addestramento, apporta le seguenti modifiche allo script di addestramento.

**Suggerimento**  
Mentre segui questa pagina, utilizza la documentazione [SDK `sagemaker-debugger` open source](https://sagemaker-debugger.readthedocs.io/en/website/index.html) per i riferimenti alle API.

**Topics**
+ [Adatta il tuo script di formazione PyTorch](debugger-modify-script-pytorch.md)
+ [Adatta il tuo script di formazione TensorFlow](debugger-modify-script-tensorflow.md)