tensorflow
Mesurer le temps d'exécution des opérations individuelles

Exemple de base avec l'objet Timeline de TensorFlow

L' objet Timeline vous permet d'obtenir le temps d'exécution pour chaque nœud du graphique:

• vous utilisez un classique sess.run() mais spécifiez également les options optionnelles des arguments et run_metadata
• vous créez ensuite un objet Timeline avec les données run_metadata.step_stats

Voici un exemple de programme qui mesure les performances d'une multiplication matricielle:

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)

Vous pouvez ensuite ouvrir Google Chrome, accéder à la page chrome://tracing et charger le fichier timeline.json . Vous devriez voir quelque chose comme: