tensorflow
個々の操作の実行時間を測定する

TensorFlowのTimelineオブジェクトを使用した基本的な例

Timelineオブジェクトを使用すると、グラフ内の各ノードの実行時間を取得できます。

• 古典的なsess.run()を使用するだけでなく、オプションの引数optionsおよびrun_metadataも指定します
• run_metadata.step_statsデータを使用してTimelineオブジェクトを作成します

以下は、行列乗算の性能を測定するサンプルプログラムです：

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)

Google Chromeを開き、 chrome://tracingページに移動し、 timeline.jsonファイルを読み込みます。次のようなものが表示されます。