Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.compat.v1.train.ProfilerHook

Захватывает информацию о профилировании CPU/GPU каждые N шагов или секунд.

Наследуется от: SessionRunHook

tf.compat.v1.train.ProfilerHook(
    save_steps=None,
    save_secs=None,
    output_dir='',
    show_dataflow=True,
    show_memory=False
)

Это создаёт файлы с названием "timeline-.json", которые находятся в формате Chrome Trace.

Для получения дополнительной информации см.: https://github.com/catapult-project/catapult/blob/master/tracing/README.md

Аргументы
save_steps int, сохранять профилирующие трассировки каждые N шагов. Должно быть установлено ровно одно из save_secs и save_steps.
save_secs int или float, сохранять профилирующие трассировки каждые N секунд.
output_dir string, каталог для сохранения профилирующих трассировок. По умолчанию — текущий каталог.
show_dataflow bool, если True, добавляет события потока в трассировку, соединяя производителей и потребителей тензоров.
show_memory bool, если True, добавляет события моментального снимка объекта в трассировку, отображающие размеры и жизненный цикл тензоров.

Методы

after_create_session

Просмотреть исходный код

after_create_session(
    session, coord
)

Вызывается при создании новой сессии TensorFlow.

Этот метод вызывается для сигнализации хукам о создании новой сессии. Есть два ключевых отличия от ситуации, в которой вызывается begin:

  • Когда этот метод вызывается, граф завершен, и к графу больше нельзя добавлять операции.
  • Этот метод также будет вызван в результате восстановления обернутой сессии, а не только в начале всей сессии.
Аргументы
session Созданная сессия TensorFlow.
coord Объект Coordinator, отслеживающий все потоки.

after_run

Просмотреть исходный код

after_run(
    run_context, run_values
)

Вызывается после каждого вызова run().

Аргумент run_values содержит результаты запрошенных операций/тензоров в вызове before_run().

Аргумент run_context — тот же, что и переданный в вызов before_run. Можно вызвать run_context.request_stop() для остановки итерации.

Если в session.run() возникнут какие-либо исключения, то after_run() не вызывается.

Аргументы
run_context Объект SessionRunContext.
run_values Объект SessionRunValues.

before_run

Просмотреть исходный код

before_run(
    run_context
)

Вызывается перед каждым вызовом run().

Вы можете вернуть объект SessionRunArgs, указывающий операции или тензоры для добавления к предстоящему вызову run(). Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с первоначально переданными в исходный вызов run() операциями/тензорами. Возвращаемые вами аргументы run также могут содержать значения feeds для добавления в вызов run().

Аргумент run_context — объект SessionRunContext, предоставляющий информацию о предстоящем вызове run(): первоначально запрошенные операции/тензоры, сессия TensorFlow.

На этом этапе граф завершен, и вы не можете добавить к нему операции.

Аргументы
run_context Объект SessionRunContext.
Возвращаемое значение
None или объект SessionRunArgs.

begin

Просмотреть исходный код

begin()

Вызывается один раз перед использованием сессии.

При вызове текущим графом является тот, который будет запущен в сессии. Хук может изменять граф, добавляя к нему новые операции. После вызова begin() граф будет завершен, и другие обратные вызовы не смогут больше изменять граф. Второй вызов begin() для одного и того же графа не должен изменять граф.

end

Просмотреть исходный код

end(
    session
)

Вызывается в конце сессии.

Аргумент session можно использовать в случае, если хук хочет выполнить завершающие операции, такие как сохранение последней контрольной точки.

Если в session.run() возникнет исключение, отличное от OutOfRangeError или StopIteration, то end() не вызывается. Обратите внимание на разницу в поведении end() и after_run(), когда session.run() вызывает OutOfRangeError или StopIteration. В этом случае end() вызывается, но after_run() нет.

Аргументы
session Сессия TensorFlow, которая скоро будет закрыта.

© 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/train/ProfilerHook

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API