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# Amazon SageMaker Debugger を使用してトレーニングジョブをデバッグする
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トレーニングスクリプトを準備し、SageMaker Debugger でトレーニングジョブを実行してモデルトレーニングの進行状況をデバッグするには、一般的な 2 段階のプロセスに従います。つまり `sagemaker-debugger` Python SDK を使用してトレーニングスクリプトを変更し、SageMaker Python SDK を使用して SageMaker AI 推定器を構築します。次のトピックでは、SageMaker Debugger のデバッグ機能を使用する方法について説明します。

**Topics**
+ [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](debugger-modify-script.md)
+ [SageMaker Python SDK を使用して Debugger でトレーニングジョブを開始する](debugger-configuration-for-debugging.md)
+ [XGBoost の SageMaker Debugger インタラクティブレポート](debugger-report-xgboost.md)
+ [Amazon SageMaker Debugger ルールに基づくアクション](debugger-action-on-rules.md)
+ [TensorBoard で Amazon SageMaker Debugger 出力テンソルを視覚化する](debugger-enable-tensorboard-summaries.md)