SKFlowを使用したTensorflowタイムライン

Question

テンソルフローのタイムラインhereは、クロムトレースマシンを使用してテンソルフローをプロファイリングする方法です。しかし例えば、Session.run()呼び出しで設定オプションを必要としているようだ、それを使用するには：

SKFlowの一

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) 

通常、実際のSession.run()コールにアクセスすることはできません。代わりに、Estimator.fit()が呼び出されます。 landing pageから：

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

はTensorflowタイムラインを使用することができますので、完全なトレースオプションを指定してSKFlowを実行することは可能ですか？もしそうなら、どうですか？

Answer 1

私はTensorFlowタイムラインに慣れていませんが、tf.Session()で添付するために、おそらくSessionRunHook（元々はTF.Learnで監視しています）を調べることができます。お役に立てれば。

Answer 2

TensorFlow貢献度はProfilerHookです。 1.0の後に追加されたように見えるので、nightly buildを使用するか、クラス定義をhereからコピーする必要があります。