기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 텐서를 저장하도록 SageMaker 디버거 구성
<a name="debugger-configure-hook"></a>

*텐서*는 각 훈련 반복의 역방 및 정방 전달에서 업데이트된 파라미터의 데이터 모음입니다. SageMaker 디버거는 출력 텐서를 수집하여 훈련 작업의 상태를 분석합니다. SageMaker 디버거의 [https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.CollectionConfig](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.CollectionConfig) 및 [https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.DebuggerHookConfig](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.DebuggerHookConfig) API 작업은 텐서를 *컬렉션*으로 그룹화하고 대상 S3 버킷에 저장하는 메서드를 제공합니다. 다음 주제에서는 `CollectionConfig` 및 `DebuggerHookConfig` API 작업을 사용하는 방법과 Debugger 후크를 사용하여 출력 텐서를 저장, 액세스 및 시각화하는 방법의 예를 보여줍니다.

SageMaker AI 예측기를 구문화하는 동안 `debugger_hook_config` 파라미터를 지정하여 SageMaker Debugger를 활성화합니다. 다음 토픽에서는 훈련 작업에서 텐서를 꺼내 저장하기 위해 `CollectionConfig` 및 `DebuggerHookConfig` API 작업을 사용하여 `debugger_hook_config`를 설정하는 방법의 예를 포함하고 있습니다.

**참고**  
적절하게 구성되고 활성화되면 SageMaker 디버거는 달리 지정되지 않는 한 출력 텐서를 기본 S3 버킷에 저장합니다. 예를 들어, 기본 S3 버킷 URI의 형식이 `s3://amzn-s3-demo-bucket-sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/debug-output/`입니다.

**Topics**
+ [`CollectionConfig` API를 사용하여 텐서 컬렉션 구성](debugger-configure-tensor-collections.md)
+ [텐서를 저장하도록 `DebuggerHookConfig` API를 구성하세요.](debugger-configure-tensor-hook.md)
+ [Debugger 후크를 구성하기 위한 예제 노트북 및 코드 샘플](debugger-save-tensors.md)