绘制系统指标和框架指标数据 - Amazon SageMaker

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绘制系统指标和框架指标数据

您可以使用以下可视化类的系统和算法指标对象，来绘制时间轴图和直方图。

注意

要在以下可视化对象图方法中使用缩小范围的指标来可视化数据，请指定 select_dimensions 和 select_events 参数。例如，如果您指定 select_dimensions=["GPU"]，绘图方法会筛选包含“GPU”关键词的指标。如果您指定 select_events=["total"]，则绘图方法会筛选指标名称末尾包含 “total”事件标签的指标。如果您启用这些参数并提供关键词字符串，则可视化类将返回筛选了指标的图表。

  • MetricsHistogram 类

    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 类

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

view_step_timeline_chart = StepTimelineChart(framework_metrics_reader)

  • StepHistogram 类

    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 类

    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 类

    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
)