在TensorFlow中获取CostModel统计数据/估算值？

Question

是否有一种简单的方法可以获取TensorFlow中的输入/输出张量的时间估计，总计数或内存估计等统计数据/估计值，例如通过python API？

Answer 1

要做的第一件事是启用成本模型的收集：

# Collect and aggregate statistics every 50 iterations
options = tf.GraphOptions(build_cost_model=50)
cfg = tf.ConfigProto(graph_options=options)
sess = tf.Session(config=cfg)

然后，您可以生成成本模型的更新版本，如下所示：

metadata = tf.RunMetadata()
# This is optional, but will generally give you more accurate statistics,
run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)

for step in xrange(0, 1000):
  _ = sess.run([train_op], options=run_options, run_metadata=metadata)

  if len(metadata.cost_graph.node) > 0:
    print ("HERE IS THE COST GRAPH " + str(metadata.cost_graph))