Временная шкала Tensorflow с SKFlow

Question

Описанная временная шкала Tensorflow here - это метод профилирования прогонов тензорного потока с использованием механизма отслеживания хрома. Однако, чтобы использовать его, кажется, требует установки параметров в Session.run() вызова, например .:

with tf.Session() as sess: 
    run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE) 
    run_metadata = tf.RunMetadata() 
    sess.run(network, options=run_options, run_metadata=run_metadata) 

В SKFlow один обычно не имеет доступа к фактическому Session.run() вызова. Вместо этого один вызывает Estimator.fit(), например. от landing page:

classifier.fit(iris.data, iris.target, steps=200, batch_size=32) 

Можно ли запустить SKFlow с полной опции трассировки так Tensorflow Временная шкала может быть использована? Если да, то как?

Answer 1

Я не знаком с временной шкалой TensorFlow, но вы, вероятно, можете посмотреть на использование SessionRunHook (первоначально мониторы в TF.Learn) для подключения с помощью tf.Session(). Надеюсь это поможет.

Answer 2

TensorFlow contrib содержит ProfilerHook. Поскольку он, кажется, был добавлен после 1.0, вам может потребоваться использовать nightly build или скопировать определение класса с here.