tensorflow
Misura il tempo di esecuzione delle singole operazioni

Esempio di base con l'oggetto Timeline di TensorFlow

L' oggetto Timeline ti consente di ottenere il tempo di esecuzione per ciascun nodo nel grafico:

• si utilizza un classico sess.run() ma si specificano anche le options opzionali degli argomenti e run_metadata
• quindi si crea un oggetto Timeline con i dati run_metadata.step_stats

Ecco un programma di esempio che misura le prestazioni di una moltiplicazione di matrici:

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)

Puoi quindi aprire Google Chrome, andare alla pagina chrome://tracing e caricare il file timeline.json . Dovresti vedere qualcosa come: