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python - tf.Estimator で Tensorflow プロファイラーを使用する

Tensorflow プロファイラーを使用して、何らかの理由で実行速度が遅いコードをプロファイリングする必要があります。残念ながら、問題のコードは tf.Estimator を使用しているため、プロファイラーが必要とする情報を取得するために、実行メタデータ オブジェクトをセッションの run() 呼び出しに挿入する方法がわかりません。

私は何をすべきか？

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python - Tensorflow - tf.Estimator() CNN に CPU の代わりに GPU を使用する方法

で使うはずだったwith tf.device("/gpu:0")のですが、どこに置くのですか？私はそれがだとは思わない：

main()では、それを の関数tf.app、または推定器に使用するモデル関数に入れる必要がありますか?

編集:これが役立つ場合、これは私のmain()機能です:

ご覧のとおり、ここにはセッションの明示的な宣言はありませんwith tf.device("/gpu:0")。

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python - TensorFlow で実験を使用する利点

TensorFlow のサンプル アプリケーションの多くは、 を作成し、 を呼び出して のメソッドのExperiment1 つを実行します。は基本的に のラッパーのようです。Experimenttf.contrib.data.learn_runner.runExperimentEstimator

を作成して実行するためにExperiment必要なコードは、 を作成、トレーニング、および評価するために必要なコードよりも複雑に見えますEstimator。sを使用することには利点があると確信してExperimentいますが、それが何であるかはわかりません。誰かが私を埋めることができますか?


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