tf.profiler.experimental.start
Начать профилирование производительности TensorFlow.
tf.profiler.experimental.start(
logdir, options=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
logdir | Каталог журнала результатов профилирования. |
options | Кортеж namedtuple для указания различных параметров профилирования. См. пример использования ниже. |
| Исключения | |
|---|---|
AlreadyExistsError | Если сессия профилирования уже запущена. |
Пример использования:
options = tf.profiler.experimental.ProfilerOptions(host_tracer_level = 3,
python_tracer_level = 1,
device_tracer_level = 1)
tf.profiler.experimental.start('logdir_path', options = options)
# Training code here
tf.profiler.experimental.stop()
Чтобы просмотреть результаты профилирования, запустите TensorBoard и укажите ему путь к logdir. Откройте свой браузер и перейдите по адресу localhost:6006/#profile для просмотра результатов профилирования.
© 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/profiler/experimental/start