Question

问题

我正在尝试使用新的AWS Sagemaker功能进行分析。我有以下问题。

是否有使用Tensorflow进行鼠尾草实验的示例。我看到了使用MNIST数据集的Torch示例存储库。我有自己的TF2.0容器，正在尝试使用AWS Sagemaker进行编排。我根据此示例修改了估算器笔记本。 https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/sagemaker-experiments/mnist-handwritten-digits-classification-experiment.ipynb。我在IDE中注册了试用版。我试图了解入口点脚本中所需的更改。
我正在尝试使用Sagemaker 1.50.8中的新hyperparameterTuner执行超参数调整工作。我的作业成功执行，但是我的正则表达式无法捕获目标函数。我的模型将val_mse作为值输出到日志中。我正在使用以下代码，但它无法捕获客观指标。任何建议将不胜感激。
```
objective_metric_name = 'loss'
objective_type = 'Minimize'
metric_definitions = [{'Name': 'loss',
               'Regex': 'loss = ([0-9\\.]+)'}]
```
我正在尝试使用smdebug在我的代码中设置Sagemaker调试器。我在TensorFlow估算器中以这种方式进行设置。我收到一条错误消息，提示“内部服务器错误，请稍后再试”。我究竟做错了什么？我应该做哪些更改才能使Tensorboard日志可用？任何例子都表示赞赏。
```
from sagemaker.debugger import Rule, DebuggerHookConfig, 
  TensorBoardOutputConfig, CollectionConfig, rule_configs
    rules = [
     Rule.sagemaker(rule_configs.vanishing_gradient()), 
     Rule.sagemaker(rule_configs.loss_not_decreasing())
          ]
```

AWS Sagemaker-实验，调试器和超参数调整

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