timeline工具简介

本地使用

• 在训练的主循环外加上profiler.start_profiler(…)和profiler.stop_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。

for pass_id in range(pass_num):
    for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
        if pass_id == 0 and batch_id == 5:
            profiler.start_profiler("All")
        elif pass_id == 0 and batch_id == 10:
            profiler.stop_profiler("total", "/tmp/profile")
        exe.run(fluid.default_main_program(),
                feed=feeder.feed(data),
                fetch_list=[])
            ...

• 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。

python Paddle/tools/timeline.py --profile_path=/tmp/profile --timeline_path=timeline

• 打开chrome浏览器，访问，用load按钮来加载生成的timeline文件。

• 结果如下图所示，可以放到来查看timetime的细节信息。

分布式使用

一般来说，分布式的训练程序都会有两种程序：pserver和trainer。我们提供了把pserver和trainer的profile日志用timeline来显示的方式。

• trainer打开方式与本地使用部分的第1步相同

• pserver可以通过加两个环境变量打开profile，例如：

FLAGS_rpc_server_profile_period=10 FLAGS_rpc_server_profile_path=./tmp/pserver python train.py

• 把pserver和trainer的profile文件生成一个timeline文件，例如：

python /paddle/tools/timeline.py
    --profile_path trainer0=local_profile_10_pass0_0,trainer1=local_profile_10_pass0_1,pserver0=./pserver_0,pserver1=./pserver_1
    --timeline_path ./dist.timeline

• 在chrome中加载dist.timeline文件，方法和本地使用第4步相同。

原文: http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/advanced_usage/development/profiling/timeline_cn.html