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Introducing the new TensorFlow Profiler

↗ Quelle (blog.tensorflow.org)
🗣️ Stimme:
📑 Inhaltsübersicht
📺
blog.tensorflow.org
Posted by Anirudh Sriram, Technical Writer, and .
in the TensorFlow documentation to learn more about these tools.

Getting started

The best way to get started with the Profiler is to follow the Colab tutorial for TensorBoard:
PYTHON 
pip install -U tensorboard_plugin_profile
This adds the full Profiler capabilities to our TensorBoard installation. Next, we ensure that our model training captures a profile. In this case, we will use the TensorBoard callback in Keras:
PYTHON 
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir = logs,
                                                      profile_batch = '500,510')
We can choose which batches to profile with the profile_batch parameter. This enables us to choose the number of steps to capture (recommended to be no more than 10). It also helps us skip the first few batches to avoid inaccuracy due to initialization overhead. There are other methods for capturing a profile, described This immediately gives us an indication of our program’s performance. Besides a useful summary, we see a recommendation telling us that our program is input-bound (meaning our accelerator is wasting time waiting for input). This is a really common problem.
By following the instructions in the tutorial, we can bring our average step time from ~30ms to ~3ms. That’s a 10x improvement! While this is a toy example, it is common to hear from engineers and researchers at Google that they managed to improve their performance by significant factors.

Recommendations

Performance optimization is an iterative process and can sometimes be frustrating as it is tricky to pinpoint the exact location of the bottlenecks in your program. Not only can the Profiler tell you where your program has bottlenecks, it can often also tell you what you can do to resolve them and make your code execute faster. Following the recommendations provided can shorten the overall time taken to optimize your program.
When you open TensorBoard to view the profiling results, the Overview page provides code optimization recommendations below the Step time graph. One of the most common reasons for slow code execution is an improperly configured data input pipeline. Leverage the capabilities of the Input pipeline analyzer to effectively identify and eliminate bottlenecks in your data input pipeline. Read the
  • In-depth guide:
  • TensorFlow Dev Summit 2020 talk: !

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