Издержки Tensorflow Session.run () - PullRequest
       32

Издержки Tensorflow Session.run ()

0 голосов
/ 15 октября 2019

Это код тензорного потока, который я запускаю.

import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import timeline
import json

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

a = tf.random_normal([2000, 5000])
b = tf.random_normal([5000, 1000])
res = tf.matmul(a, b)

with tf.Session() as sess:
    # add additional options to trace the session execution
    options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
    run_metadata = tf.RunMetadata()
    for i in range(5):
        sess.run(res)
    for i in range(1):
        sess.run(res, options=options, run_metadata=run_metadata)
        fetched_timeline = timeline.Timeline(run_metadata.step_stats)
        chrome_trace = fetched_timeline.generate_chrome_trace_format()
        with open('timeline.json', 'w') as f:
            f.write(chrome_trace)

И я отображаю выходные данные профиля, как показано ниже. изображение профиля

Я хочу знать, что это за оператор в черном ящике. что делает программа на этом этапе?

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...