tf.test.Benchmark

Абстрактный класс, предоставляющий вспомогательные средства для тестов производительности TensorFlow.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.test.Benchmark

tf.test.Benchmark()

Методы

`evaluate`

Посмотреть исходный код

evaluate(
    tensors
)

Вычисляет значения тензоров и возвращает значения numpy.

Аргументы
`tensors`	Тензор или вложенный список/кортеж тензоров.

Возвращает
Значения numpy тензоров.

`is_abstract`

Посмотреть исходный код

@classmethod
is_abstract()

`report_benchmark`

Посмотреть исходный код

report_benchmark(
    iters=None,
    cpu_time=None,
    wall_time=None,
    throughput=None,
    extras=None,
    name=None,
    metrics=None
)

Формирует отчет о тесте производительности.

Аргументы
`iters`	(необязательно) Количество выполненных итераций
`cpu_time`	(необязательно) Медианное или среднее время процессора в секундах.
`wall_time`	(необязательно) Медианное или среднее реальное время в секундах.
`throughput`	(необязательно) Пропускная способность (в МБ/с)
`extras`	(необязательно) Словарь, сопоставляющий строковые ключи с дополнительными данными о тесте производительности. Значениями могут быть числа с плавающей точкой или значения, преобразуемые в строки.
`name`	(необязательно) Заменяет имя BenchmarkEntry на `name`. В противном случае имя определяется по имени метода верхнего уровня.
`metrics`	(необязательно) Список словарей, каждый из которых содержит следующие ключи: name (обязательно), string, имя метрики; value (обязательно), double, значение метрики; min_value (необязательно), double, минимально допустимое значение метрики; max_value (необязательно), double, максимально допустимое значение метрики

`run_op_benchmark`

Посмотреть исходный код

run_op_benchmark(
    sess,
    op_or_tensor,
    feed_dict=None,
    burn_iters=2,
    min_iters=10,
    store_trace=False,
    store_memory_usage=True,
    name=None,
    extras=None,
    mbs=0
)

Запускает операцию или тензор в указанном сеансе. Формирует отчет о результатах.

Аргументы
`sess`	`Session` — объект, используемый для измерения времени.
`op_or_tensor`	`Operation` или `Tensor` для тестирования производительности.
`feed_dict`	`dict` значений, передаваемых для каждой итерации операции (см. параметр `feed_dict` у `Session.run`).
`burn_iters`	Количество разминочных итераций.
`min_iters`	Минимальное количество итераций для измерения времени.
`store_trace`	Логическое значение: следует ли выполнить дополнительную итерацию без измерения времени и сохранить ее трассировку в возвращаемых дополнительных данных. Трассировка будет сохранена в виде строки в формате трассировки Google Chrome в поле дополнительных данных "full_trace_chrome_format". Обратите внимание, что трассировка не будет сохранена в протоколе test_log_pb2.TestResults.
`store_memory_usage`	Логическое значение: следует ли выполнить дополнительную итерацию без измерения времени, вычислить использование памяти и сохранить эти данные в дополнительных полях.
`name`	(необязательно) Заменяет имя BenchmarkEntry на `name`. В противном случае имя определяется по имени метода верхнего уровня.
`extras`	(необязательно) Словарь, сопоставляющий строковые ключи с дополнительными данными о тесте производительности. Значениями могут быть числа с плавающей точкой или значения, преобразуемые в строки.
`mbs`	(необязательно) Количество перемещенных этой операцией мегабайт, используемое для расчета пропускной способности операций.

Возвращает
`dict`, содержащий пары ключ-значение, переданные в `report_benchmark`. Если используется параметр `store_trace`, то `full_chrome_trace_format` будет включен в возвращаемый словарь, хотя он не передается в `report_benchmark` с помощью `extras`.

© 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/test/Benchmark