本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 搭配自訂參數值使用偵錯工具內建規則
<a name="debugger-built-in-rules-configuration-param-change"></a>

如果您想要調整內建規則參數值並自訂張量集合 Regex，請設定 `ProfilerRule.sagemaker` 和 `Rule.sagemaker` 類別方法的 `base_config` 和 `rule_parameters` 參數。對於 `Rule.sagemaker` 類別方法，您還可以透過 `collections_to_save` 參數自訂張量集合。[使用 `CollectionConfig` API 設定張量集合](debugger-configure-tensor-collections.md)提供如何使用 `CollectionConfig` 類別的指示。

使用下列內建規則的組態範本來自訂參數值。您可以視需要變更規則參數，調整要觸發的規則敏感度。
+ `base_config` 引數是您呼叫內建規則方法的位置。
+ `rule_parameters` 引數是調整 [偵錯工具內建規則清單](debugger-built-in-rules.md) 中所列出的內建規則預設金鑰值。
+ `collections_to_save` 引數透過 `CollectionConfig` API 進行張量設定，這需要 `name` 和 `parameters` 引數。
  + 要查找 `name` 的可用張量集合，請參閱[Debugger 內建張量集合](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/docs/api.md#built-in-collections)。
  + 有關可調整的 `parameters` 完整清單，請參閱[Debugger 集合組態 API](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/docs/api.md#configuring-collection-using-sagemaker-python-sdk)。

有關 Debugger 規則類別、方法和參數的詳細資訊，請參閱 [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) 中的 [SageMaker AI Debugger 規則類別](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"
                } 
            )
        ]
    )
]
```

針對 [偵錯工具內建規則清單](debugger-built-in-rules.md) 中的每個規則提供參數描述和參數值自訂範例。