tensorflow profiler无法跟踪cpu的内存使用情况

Question

1. 我正在按照说明https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/profiler/g3doc/python_api.md

   尝试配置时间和Tensorflow程序的内存

   run_metadata = tf.RunMetadata()
   with tf.Session() as sess:
    _ = sess.run(train_op,
          options=tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE),
          run_metadata=run_metadata)
   
   ProfileOptionBuilder = tf.profiler.ProfileOptionBuilder
   
   opts = ProfileOptionBuilder(ProfileOptionBuilder.time_and_memory()
   ).with_node_names(show_name_regexes=['.*my_code.py.*']).build()
   
   tf.profiler.profile(
   tf.get_default_graph(),
   run_meta=run_metadata,
   cmd='op',
   options=tf.profiler.ProfileOptionBuilder.time_and_memory())
   

2. 输出包括cpu / gpu上的ops时间序列，以及gpu内存使用时间序列。但这并没有描述有关CPU内存使用时间序列的任何信息。

3. 是否可以使用tf.profiler来分析cpu内存使用时间序列？如果没有，还有其他选择吗？