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# Log per gli algoritmi integrati
<a name="common-info-all-sagemaker-models-logs"></a>

Gli algoritmi di SageMaker intelligenza artificiale di Amazon producono CloudWatch log di Amazon, che forniscono informazioni dettagliate sul processo di formazione. **Per visualizzare i log, nella console di AWS gestione, scegli, scegli **Logs **CloudWatch****, quindi scegli il gruppo/log. aws/sagemaker/TrainingJobs** Ogni processo di addestramento ha un flusso di log per ogni nodo su cui è stato addestrato. Il nome del flusso di log inizia con il valore specificato nel parametro `TrainingJobName` al momento della creazione del processo.

**Nota**  
Se un processo fallisce e i log non vengono visualizzati CloudWatch, è probabile che si sia verificato un errore prima dell'inizio dell'allenamento. I motivi includono la specificazione dell'immagine di addestramento o la posizione S3 sbagliata.

I contenuti dei log variano in base all'algoritmo. Tuttavia, in genere puoi trovare le informazioni riportate di seguito:
+ La conferma degli argomenti forniti all'inizio del log
+ Errori durante l'addestramento
+ Misurazione dell'accuratezza di un algoritmo e prestazione numerica
+ Tempistiche dell'algoritmo e le sue principali fasi

## Errori comuni
<a name="example-errors"></a>

Se un processo di addestramento ha esito negativo, alcune informazioni sul fallimento vengono fornite dal valore restituito `FailureReason` nella descrizione del processo di addestramento, come segue:

```
sage = boto3.client('sagemaker')
sage.describe_training_job(TrainingJobName=job_name)['FailureReason']
```

Gli altri sono riportati solo nei CloudWatch log. Gli errori più comuni sono i seguenti:

1. La specificazione sbagliata di un iperparametro o la specificazione di un iperparametro non valido per l'algoritmo.

   **Dal registro CloudWatch **

   ```
   [10/16/2017 23:45:17 ERROR 139623806805824 train.py:48]
   Additional properties are not allowed (u'mini_batch_siz' was
   unexpected)
   ```

1. Specificazione di un valore non valido per un iperparametro.

   **FailureReason**

   ```
   AlgorithmError: u'abc' is not valid under any of the given
   schemas\n\nFailed validating u'oneOf' in
   schema[u'properties'][u'feature_dim']:\n    {u'oneOf':
   [{u'pattern': u'^([1-9][0-9]*)$', u'type': u'string'},\n
   {u'minimum': 1, u'type': u'integer'}]}\
   ```

   **FailureReason**

   ```
   [10/16/2017 23:57:17 ERROR 140373086025536 train.py:48] u'abc'
   is not valid under any of the given schemas
   ```

1. Formato file protobuf inaccurato.

   **Dal CloudWatch registro**

   ```
   [10/17/2017 18:01:04 ERROR 140234860816192 train.py:48] cannot
                      copy sequence with size 785 to array axis with dimension 784
   ```