tensorflow
Zmierz czas wykonania poszczególnych operacji

Podstawowy przykład z obiektem Oś czasu TensorFlow

Obiekt Timeline pozwala uzyskać czas wykonania dla każdego węzła na wykresie:

• użyć klasycznego sess.run() , ale również określić opcjonalne argumenty options i run_metadata
• następnie tworzysz obiekt Timeline z danymi run_metadata.step_stats

Oto przykładowy program, który mierzy wydajność mnożenia macierzy:

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)

Następnie możesz otworzyć Google Chrome, przejść do strony chrome://tracing i załadować plik timeline.json . Powinieneś zobaczyć coś takiego: