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# フックを登録するためにトレーニングスクリプトを適応させる
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**注記**  
Amazon SageMaker デバッガーは新規顧客に公開されなくなりました。既存のお客様は、引き続きこのサービスを通常どおり使用できます。 は AWS デバッガーのセキュリティと可用性の向上に引き続き投資しますが、新機能を導入する予定はありません。詳細については、「[デバッガーの可用性の変更](debugger-availability-change.md)」を参照してください。

Amazon SageMaker Debugger には [`sagemaker-debugger` Python SDK](https://sagemaker-debugger.readthedocs.io/en/website) と呼ばれるクライアントライブラリが付属しています。`sagemaker-debugger` Python SDK には、トレーニング前にトレーニングスクリプトを調整するためのツールと、トレーニング後に分析ツールを提供します。このページでは、クライアントライブラリを使用してトレーニングスクリプトを適合させる方法について説明します。

`sagemaker-debugger` Python SDK には、トレーニングスクリプトの変更することなく、モデルテンソルを抽出するフックの登録に役立つラッパー関数が用意されています。モデル出力テンソルを収集を開始し、デバッグしてトレーニングの問題を見つけるには、トレーニングスクリプトに次の変更を加えます。

**ヒント**  
このページでは、API リファレンス用の「[`sagemaker-debugger` open source SDK documentation](https://sagemaker-debugger.readthedocs.io/en/website/index.html)」を使用してください。

**Topics**
+ [PyTorch トレーニングスクリプトを適合させる](debugger-modify-script-pytorch.md)
+ [TensorFlow トレーニングスクリプトを適応させる](debugger-modify-script-tensorflow.md)