TensorFlow函數(shù)教程：tf.profiler.write_op_log

tf.profiler.write_op_log函數(shù)

tf.profiler.write_op_log(
    graph,
    log_dir,
    op_log=None,
    run_meta=None,
    add_trace=True
)

定義在：tensorflow/python/profiler/tfprof_logger.py。

log提供了'op_log'，并在下面添加其他模型信息。

API還將tf.trainable_variables()中的ops指定為名為“_trainable_variables”的op類型。API還會(huì)記錄定義了op.RegisterStatistics()的ops的“flops”統(tǒng)計(jì)信息。flops計(jì)算取決于'graph'中定義的Tensor形狀，這可能不完整。如果提供了'run_meta'，則盡最大努力完成shape信息。

參數(shù)：

• graph：tf.Graph。如果為“None”或者未啟用“eager執(zhí)行”，請(qǐng)使用默認(rèn)圖形。
• log_dir：寫入日志文件的目錄。
• op_log:（可選）要寫入的OpLogProto原型。如果未提供，則創(chuàng)建新的。
• run_meta:（可選）RunMetadata proto，可幫助使用運(yùn)行時(shí)shape信息進(jìn)行計(jì)算。
• add_trace：是否添加python代碼跟蹤信息。用于支持“code”視圖。