本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 使用带有自定义参数值的 Debugger 内置规则
<a name="debugger-built-in-rules-configuration-param-change"></a>

如果您要调整内置的规则参数值并自定义张量集合正则表达式，请配置 `ProfilerRule.sagemaker` 和 `Rule.sagemaker` 类方法的 `base_config` 和 `rule_parameters` 参数。使用 `Rule.sagemaker` 类方法时，您也可以通过 `collections_to_save` 参数自定义张量集合。[使用 `CollectionConfig` API 配置张量集合](debugger-configure-tensor-collections.md) 中提供了如何使用 `CollectionConfig` 类的说明。

为内置规则使用以下配置模板来自定义参数值。通过根据需要更改规则参数，您可以调整规则触发的敏感度。
+ 您在 `base_config` 参数中调用内置规则方法。
+ `rule_parameters` 参数用于调整 [Debugger 内置规则列表](debugger-built-in-rules.md) 中列出的内置规则的默认键值。
+ `collections_to_save` 参数通过 `CollectionConfig` API 获取张量配置，这需要 `name` 和 `parameters` 参数。
  + 要查找 `name` 的可用张量集合，请参阅 [Debugger 内置张量集合](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/docs/api.md#built-in-collections)。
  + 有关可调整项的完整列表`parameters`，请参阅调[试器 CollectionConfig API](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/docs/api.md#configuring-collection-using-sagemaker-python-sdk)。

有关调试器规则类、方法和参数的更多信息，请参阅 [SageMaker Amaz [on Pyth SageMaker on](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) SDK 中的 AI 调试器规则类](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html)。

```
from sagemaker.debugger import Rule, ProfilerRule, rule_configs, CollectionConfig

rules=[
    Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.built_in_rule_name(),
        rule_parameters={
                "key": "value"
        },
        collections_to_save=[ 
            CollectionConfig(
                name="tensor_collection_name", 
                parameters={
                    "key": "value"
                } 
            )
        ]
    )
]
```

各个规则的参数描述和值自定义示例均在 [Debugger 内置规则列表](debugger-built-in-rules.md) 中提供。