# Create the Timeline object, and write it to a json
from tensorflow.python.client import timeline
tl = timeline.Timeline(run_metadata.step_stats)
ctf = tl.generate_chrome_trace_format()
with tf.gfile.GFile("timeline.json", 'w') as f:
f.write(ctf)

chrome://tracing/

from tensorflow.core.framework import graph_pb2
from tensorflow.python.profiler import model_analyzer
from tensorflow.python.profiler import option_builder graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
graph_def = graph_pb2.GraphDef()
with open(args.input_graph, "rb") as f:
graph_def.ParseFromString(f.read())
_ = tf.import_graph_def(graph_def, name='')
config = tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=args.num_inter_threads, intra_op_parallelism_threads=args.num_intra_threads)
with tf.Session(config=config, graph=graph) as sess: # warm up
... # benchmark
... # profiling
run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
run_metadata = tf.RunMetadata()
profiler = model_analyzer.Profiler(graph=graph) for i in range(10):
outputs = sess.run(output_data, feed_dict=input_data, options=run_options, run_metadata=run_metadata)
profiler.add_step(step=i, run_meta=run_metadata) profile_op_opt_builder = option_builder.ProfileOptionBuilder()
profile_op_opt_builder.select(['micros','occurrence'])
profile_op_opt_builder.order_by('micros')
profile_op_opt_builder.with_max_depth(50)
profiler.profile_operations(profile_op_opt_builder.build())

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