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

2019-02-18 10:53 更新

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還會記錄定義了op.RegisterStatistics()的ops的“flops”統(tǒng)計信息。flops計算取決于'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,可幫助使用運行時shape信息進行計算。
  • add_trace:是否添加python代碼跟蹤信息。用于支持“code”視圖。
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