Profiling估计

Question

我正忙着分析tensorflow BERT码，看看它对于特定用例是否足够快。

我需要确定预测的速度。现在，据我所知，可以向轮廓仪选项添加一个run_metadata对象或一个session.Run对象。然而，伯特正在使用新的估计量 API。

如何对估计者进行分析？这有可能吗？

更新：

Tensorflow团队向我展示了这里可以将一个ProfilerHook附加到一个估计器上：

hooks = [tf.train.ProfilerHook(save_steps=1, output_dir=model_dir)]
estimator.predict(..., hooks=hooks)

这会产生一个跟踪文件，但是跟踪不起作用。

Error : Couldn't create an importer for the provided eventData.
at Import.createImporter_ (chrome://tracing/tracing.js:1300:2071)
at addImportStage (chrome://tracing/tracing.js:1295:167)
at Task.run (chrome://tracing/tracing.js:2307:95)
at runAnother (chrome://tracing/tracing.js:2310:371)
at runTask (chrome://tracing/tracing.js:2286:57)
at processIdleWork (chrome://tracing/tracing.js:2291:116)
at window.requestIdleCallback.timeout (chrome://tracing/tracing.js:2284:81)

Answer 1

如果您使用了时间线-..js类型的tf.estimator文件，则将创建.在chrome://tracing/中加载这些时间线-..js中的任意一个，以查看跟踪文件，您将在模型目录中找到时间线-..js文件。