未验证 提交 edd4a139 编写于 作者: Q Qiao Longfei 提交者: GitHub

Merge pull request #11824 from reyoung/cherry_pick_timeline_cn

add timeline_cn
无相关合并请求
# 如何使用timeline工具做性能分析
1. 在训练的主循环外加上`with profiler.profiler(...)`。运行之后,代码会在`/tmp/profile`目录下生成一个profile的记录文件。
**提示:**
请不要在timeline记录信息时运行太多次迭代,因为timeline中的记录数量和迭代次数是成正比的。
```python
with profiler.profiler('All', 'total', '/tmp/profile') as prof:
for pass_id in range(pass_num):
for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
exe.run(fluid.default_main_program(),
feed=feeder.feed(data),
fetch_list=[])
...
```
1. 运行`python paddle/tools/timeline.py`来处理`/tmp/profile`,这个程序默认会生成一个`/tmp/timeline`文件,你也可以用命令行参数来修改这个路径,请参考[timeline.py](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/tools/timeline.py)
1. 打开chrome浏览器,访问<chrome://tracing/>,用`load`按钮来加载生成的`timeline`文件。
![chrome tracing](./tracing.jpeg)
1. 结果如下图所示,可以放到来查看timetime的细节信息。
![chrome timeline](./timeline.jpeg)
Markdown is supported
0% .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
想要评论请 注册
反馈
建议
客服 返回
顶部