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CIFAR-10データセットを使用して、Intel i7 CPUのResNetをトレーニングし評価しました。 (ResNetモデルはTensorflowにあります:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/resnetResNetの実行時間のプロファイリング

ここでは、トッププロファイリングの実行時間を決定するアプリのプロファイリングに興味があります。関数sort_stats()を使った解析は、トップ関数についての情報のみを提供します。 /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/platform/

のpython3 -mプロファイルcifar10_main.py

ファイル」 - また、プロファイリングツールを使用するとcProfileは、次のエラーがスローされます実行 _sys.exit(メイン(ARGV)) TypeError例外でapp.py」、ライン124は、メイン()0位置引数を取りますが、1は、誰かが収集して私を助けることができればそれは素晴らしいことだ

を与えられました(ほぼ正確で、機能レベルまたはラインレベルの)プロファイリング情報をResNetsに提供します。ありがとうございました:)

答えて

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私はtf.profilerを使用したいと思います。熱心に実行していない限り、興味深いパフォーマンスの問題(グラフが作成された後)はPythonではなくTensorFlow C++コードになります。

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