tensorflow
Измерьте время выполнения отдельных операций

Основной пример с помощью объекта временной шкалы TensorFlow

Объект Timeline позволяет получить время выполнения для каждого узла в графике:

• вы используете классический sess.run() но также указываете необязательные options аргументов и run_metadata
• вы затем создаете объект Timeline с данными run_metadata.step_stats

Вот пример программы, которая измеряет производительность матричного умножения:

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)

Затем вы можете открыть Google Chrome, перейти на страницу chrome://tracing и загрузить файл timeline.json . Вы должны увидеть что-то вроде: