令人困惑的TensorFlow执行时间细分（TensorFlow时间轴）

Question

我正在尝试对TensorFlow functions进行配置，以进行培训CIFAR-10 dataset。我修改了TensorFlow提供的内置cifar-10 example，以创建timeline.json文件。

这是网络体系结构： conv-pool-norm-conv-norm-pool-fc-fc

几个时期之后，我停止了训练，以查看执行时间配置文件。时序细分按降序排列：

• 1. LRNGrad -4.931毫秒
• 1. LRN-1.513毫秒
• 1. Conv2DBackpropFilter-1.198毫秒
• 1. Con2DBackpropInput-1.054毫秒
• 1. MaxPoolGrad-0.931毫秒
• 1. Conv2D-0.742毫秒
• 1. MatMul-0.406

..等等。

我希望Conv2D，Conv2DBackpropFilter和Conv2DBackpropInput是主要的贡献因素，但不确定LRNGrad和LRN为何占据如此大的份额时间。

有人可以指出我的分析方法是否做错了，还是其他原因？

谢谢。