tf.compat.v1.profiler.profile
Профилирование модели.
tf.compat.v1.profiler.profile(
graph=None,
run_meta=None,
op_log=None,
cmd='scope',
options=_DEFAULT_PROFILE_OPTIONS
)
Учебники и примеры можно найти по адресу: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/profiler/g3doc/python_api.md
| Аргументы | |
|---|---|
graph | tf.Graph. Если None и жадное выполнение не включено, используется график по умолчанию. |
run_meta | необязательный протокол tensorflow.RunMetadata. Он необходим для профилирования информации о выполнении во время выполнения, такой как время и память. |
op_log | протокол tensorflow.tfprof.OpLogProto. Пользователь может назначать «типы» узлам графа с помощью op_log. «Типы» позволяют пользователю гибко группировать и учитывать профили с помощью параметров options['accounted_type_regexes']. |
cmd | строка. Либо 'op', 'scope', 'graph' или 'code'. Представление 'op' организует профиль по типу операции. (например, MatMul) Представление 'scope' организует профиль по имени области видимости узла графа. Представление 'graph' организует профиль по входным/выходным данным узла графа. Представление 'code' организует профиль по стеку вызовов Python. |
options | Словарь параметров. См. core/profiler/g3doc/options.md. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
| Если cmd равен 'scope' или 'graph', возвращает протокол GraphNodeProto. Если cmd равен 'op' или 'code', возвращает протокол MultiGraphNodeProto. Побочный эффект: stdout/файл/timeline.json в зависимости от options['output'] |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/profiler/profile
