tensorflow
Medir el tiempo de ejecución de las operaciones individuales.

Ejemplo básico con el objeto Timeline de TensorFlow

El objeto Timeline permite obtener el tiempo de ejecución para cada nodo en el gráfico:

• utiliza un sess.run() clásico sess.run() pero también especifica las options argumentos options y run_metadata
• A continuación, crea un objeto de Timeline con los datos run_metadata.step_stats .

Aquí hay un programa de ejemplo que mide el rendimiento de una multiplicación de matrices:

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)

Luego puede abrir Google Chrome, ir a la página chrome://tracing y cargar el archivo timeline.json . Deberías ver algo como: