tensorflow
개별 작업의 실행 시간 측정

TensorFlow의 Timeline 객체를 사용한 기본 예제

Timeline 객체를 사용하면 그래프의 각 노드에 대한 실행 시간을 얻을 수 있습니다.

• 클래식 sess.run() 하지만 선택적 인수 options 및 run_metadata 도 지정합니다
• run_metadata.step_stats 데이터를 사용하여 Timeline 객체를 만듭니다.

다음은 행렬 곱셈의 성능을 측정하는 예제 프로그램입니다.

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 크롬을 열고 chrome://tracing 페이지로 이동하여 timeline.json 파일을로드 할 수 있습니다. 당신은 다음과 같이 보일 것입니다 :