2

我想知道如何使用 C API Tensorflow 从 Session 运行中获取 FULL_TRACE 数据。我的问题是我找到了 python 示例，但我不知道如何使用 C API 来实现它。

蟒蛇示例：

使用完整跟踪选项运行图表

with tf.Session() as sess:
    run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
    run_metadata = tf.RunMetadata()
    sess.run(res, options=run_options, run_metadata=run_metadata)

    # Create the Timeline object, and write it to a json
    tl = timeline.Timeline(run_metadata.step_stats)
    ctf = tl.generate_chrome_trace_format()
    with open('timeline.json', 'w') as f:
        f.write(ctf)

C API 函数。

TF_CAPI_EXPORT 外部无效 TF_SessionRun(

TF_Session* session,
// RunOptions
const TF_Buffer* run_options,
// Input tensors
const TF_Output* inputs, TF_Tensor* const* input_values, int ninputs,
// Output tensors
const TF_Output* outputs, TF_Tensor** output_values, int noutputs,
// Target operations
const TF_Operation* const* target_opers, int ntargets,
// RunMetadata
TF_Buffer* run_metadata,
// Output status
TF_Status*);

感谢帮助。

4

1 回答 1

1

如果您问，如何将选项放入您的 TF_SessionRun。这是从 Python 中提取它们并在 C-API 中使用它们的解决方法。

PYTHON

runOptions = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
runConfig = tf.ConfigProto(run_options=runOptions) # run_options?
runConfSer = [int(i) for in in runConfig.SerializeToString()] # -> <runConfSer>

C-API

TF_SessionOptions* sess_opts = TF_NewSessionOptions();
uint8_t configProto[] = { <runConfSer> }; // <= <runConfSer>
size_t configProtoLen = sizeof(configProto) / sizeof(uint8_t);
TF_SetConfig(sess_opts, configProto, configProtoLen, status);
assert(TF_GetCode(status) == TF_OK);
TF_Session* session = TF_NewSession(graph, sess_opts, status);
assert(TF_GetCode(status) == TF_OK);
TF_SessionRun(session, nullptr,
                &inputs[0], &input_values[0], inputs.size(),
                &outputs[0], &output_values[0], outputs.size(),
                nullptr, 0, nullptr, status);
于 2018-03-12T12:54:10.920 回答