tensorflow
Messen Sie die Ausführungszeit einzelner Operationen

Ein einfaches Beispiel mit dem Timeline-Objekt von TensorFlow

Mit dem Timeline Objekt können Sie die Ausführungszeit für jeden Knoten im Diagramm abrufen:

• Verwenden Sie einen klassischen sess.run() , sondern auch die optionalen Argumente angeben options und run_metadata
• Sie erstellen dann ein Timeline Objekt mit den Daten run_metadata.step_stats

Hier ist ein Beispielprogramm, das die Leistung einer Matrixmultiplikation misst:

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import timeline

x = tf.random_normal([1000, 1000])
y = tf.random_normal([1000, 1000])
res = tf.matmul(x, y)

# Run the graph with full trace option
with tf.Session() as sess:
    run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
    run_metadata = tf.RunMetadata()
    sess.run(res, options=run_options, run_metadata=run_metadata)

    # Create the Timeline object, and write it to a json
    tl = timeline.Timeline(run_metadata.step_stats)
    ctf = tl.generate_chrome_trace_format()
    with open('timeline.json', 'w') as f:
        f.write(ctf)

Sie können dann Google Chrome öffnen, zur Seite chrome://tracing und die Datei timeline.json laden. Sie sollten etwas sehen wie: