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# Representación gráfica de los datos sobre las métricas del sistema y las métricas del marco
<a name="debugger-access-data-profiling-default-plot"></a>

Puede utilizar los objetos de métricas del sistema y del algoritmo de las siguientes clases de visualización para trazar histogramas y gráficos con línea de tiempo.

**nota**  
Para visualizar los datos con métricas reducidas en los siguientes métodos de representación gráfica de objetos de visualización, especifique los parámetros `select_dimensions` y `select_events`. Por ejemplo, si especifica `select_dimensions=["GPU"]`, los métodos de representación gráfica filtrarán las métricas que incluyan la palabra clave “GPU”. Si especifica `select_events=["total"]`, los métodos de representación gráfica filtrarán las métricas que incluyan las etiquetas de eventos “totales” al final de los nombres de las métricas. Si habilita estos parámetros y proporciona las cadenas de palabras clave, las clases de visualización devuelven los gráficos con métricas filtradas.
+ La clase `MetricsHistogram`

  ```
  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.metrics_histogram import MetricsHistogram
  
  metrics_histogram = MetricsHistogram(system_metrics_reader)
  metrics_histogram.plot(
      starttime=0, 
      endtime=system_metrics_reader.get_timestamp_of_latest_available_file(), 
      select_dimensions=["CPU", "GPU", "I/O"], # optional
      select_events=["total"]                  # optional
  )
  ```
+ La clase `StepTimelineChart`

  ```
  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.step_timeline_chart import StepTimelineChart
  
  view_step_timeline_chart = StepTimelineChart(framework_metrics_reader)
  ```
+ La clase `StepHistogram`

  ```
  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.step_histogram import StepHistogram
  
  step_histogram = StepHistogram(framework_metrics_reader)
  step_histogram.plot(
      starttime=step_histogram.last_timestamp - 5 * 1000 * 1000, 
      endtime=step_histogram.last_timestamp, 
      show_workers=True
  )
  ```
+ La clase `TimelineCharts`

  ```
  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.timeline_charts import TimelineCharts
  
  view_timeline_charts = TimelineCharts(
      system_metrics_reader, 
      framework_metrics_reader,
      select_dimensions=["CPU", "GPU", "I/O"], # optional
      select_events=["total"]                  # optional 
  )
  
  view_timeline_charts.plot_detailed_profiler_data([700,710])
  ```
+ La clase `Heatmap`

  ```
  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.heatmap import Heatmap
  
  view_heatmap = Heatmap(
      system_metrics_reader,
      framework_metrics_reader,
      select_dimensions=["CPU", "GPU", "I/O"], # optional
      select_events=["total"],                 # optional
      plot_height=450
  )
  ```