Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Plot metrik sistem dan data metrik kerangka kerja
Anda dapat menggunakan objek metrik sistem dan algoritma untuk kelas visualisasi berikut untuk memplot grafik garis waktu dan histogram.
catatan
Untuk memvisualisasikan data dengan metrik yang dipersempit dalam metode plot objek visualisasi berikut, tentukan dan parameternya. select_dimensions
select_events
Misalnya, jika Anda menentukanselect_dimensions=["GPU"]
, metode plot memfilter metrik yang menyertakan kata kunci “GPU”. Jika Anda menentukanselect_events=["total"]
, metode plot memfilter metrik yang menyertakan tag peristiwa “total” di akhir nama metrik. Jika Anda mengaktifkan parameter ini dan memberikan string kata kunci, kelas visualisasi mengembalikan bagan dengan metrik yang difilter.
-
MetricsHistogram
Kelasfrom 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 )
-
StepTimelineChart
Kelasfrom smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.step_timeline_chart import StepTimelineChart view_step_timeline_chart = StepTimelineChart(framework_metrics_reader)
-
StepHistogram
Kelasfrom 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 )
-
TimelineCharts
Kelasfrom 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])
-
Heatmap
Kelasfrom 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 )