システムメトリクスとフレームワークメトリクスのデータをプロットする - Amazon SageMaker

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システムメトリクスとフレームワークメトリクスのデータをプロットする

次の視覚化クラスのためのシステムおよびアルゴリズムのメトリクスオブジェクトを使って、タイムライングラフとヒストグラムをプロットできます。

注記

次の視覚化オブジェクトのプロットメソッドで絞り込まれたメトリクスのデータを視覚化するには、select_dimensions と select_events パラメータを指定します。例えば、select_dimensions=["GPU"] を指定すると、プロットメソッドは「GPU」キーワードを含むメトリクスをフィルターします。select_events=["total"] を指定すると、プロットメソッドはメトリクス名の末尾に「total」イベントタグを含むメトリクスをフィルターします。これらのパラメータを有効にしてキーワード文字列を与えると、視覚化クラスはフィルターされたメトリクスを含むグラフを返します。

  • MetricsHistogram クラス

    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
)

  • StepTimelineChart クラス

    from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.step_timeline_chart import StepTimelineChart

view_step_timeline_chart = StepTimelineChart(framework_metrics_reader)

  • StepHistogram クラス

    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
)

  • TimelineCharts クラス

    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])

  • Heatmap クラス

    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
)