Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.estimator.ProfilerHook

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

Наследуется от: SessionRunHook

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.estimator.ProfilerHook, tf.compat.v1.train.ProfilerHook

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

Это создает файлы с именем "timeline-.json", которые находятся в формате Chrome Trace.

Дополнительную информацию можно найти по адресу: https://github.com/catapult-project/catapult/blob/master/tracing/README.md

Аргументы
save_steps int, сохранять профильные трассы каждые N шагов. Должно быть установлено ровно одно из save_secs и save_steps.
save_secs int или float, сохранять профильные трассы каждые N секунд.
output_dir string, каталог для сохранения профильных трасс. По умолчанию — текущий каталог.
show_dataflow bool, если True, добавлять события потока в трассу, соединяющую производителей и потребителей тензоров.
show_memory bool, если True, добавлять события снимков объектов в трассу, отображающие размеры и жизненные циклы тензоров.

Методы

after_create_session

Просмотр исходного кода

after_create_session(
    session, coord
)

Вызывается при создании новой сессии TensorFlow.

Это вызывается для сигнализации хукам о создании новой сессии. Это имеет два существенных отличия от ситуации, в которой вызывается begin:

  • Когда это вызывается, граф завершается, и операции больше нельзя добавлять в граф.
  • 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, который отслеживает все потоки.

after_run

Просмотр исходного кода

after_run(
    run_context, run_values
)

Вызывается после каждого вызова run().

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

Аргумент run_context — тот же, что и в вызове before_run. Можно вызвать run_context.request_stop(), чтобы остановить итерацию.

Если session.run() вызывает исключение, то after_run() не вызывается.

Аргументы
run_context Объект SessionRunContext.
run_values Объект SessionRunValues.

before_run

Просмотр исходного кода

before_run(
    run_context
)

Вызывается перед каждым вызовом run().

Можно вернуть объект SessionRunArgs, указывающий на операции или тензоры, которые нужно добавить к предстоящему вызову run(). Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с операциями/тензорами, первоначально переданными в исходный вызов run(). Возвращаемые вами аргументы run также могут содержать данные 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 добавлять операции.

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

begin

Просмотр исходного кода

begin()

Вызывается один раз перед использованием сессии.

При вызове текущий граф — тот, который будет запущен в сессии. Хук может изменить граф, добавив в него новые операции. После вызова begin() граф будет завершён, и другие обратные вызовы не смогут больше изменять граф. Второй вызов begin() для того же графа не должен изменять граф.

end

Просмотр исходного кода

end(
    session
)

Вызывается в конце сессии.

Аргумент session можно использовать в случае, если хук хочет выполнить завершающие операции, такие как сохранение последнего контрольного пункта.

Если session.run() вызывает исключение, отличное от OutOfRangeError или StopIteration, то end() не вызывается. Обратите внимание на различие 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 вскоре будет закрыта.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/estimator/ProfilerHook

Spec-Zone.ru

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