TensorFlow 性能调优神器

孟晓龙，2016年7月入职 Qunar，是机票事业部大数据AI解决方案的算法小驼，主要负责机票事业部机器学习相关的模型开发维护部署工作，喜欢读书，健身，打守望先锋。

本文主要介绍如何用 tensorboard 与 timeline 监控 tensorflow 的性能，可以直接引用最后的封装类

天下武功，唯快不破。机器学习解决方案也是如此，由于是一门实验性科学，No free lunch 定理告诉我们不同的超参、架构是否适合独特的数据集一直都是未知数，能否快速实验大量的 idea ，快速迭代解决方案一直都是提升效果的关键。因此才有各式分布式训练的使用，imageNet 可以一小时训练完成才如此的激动人心。

然而很多同学在使用 tensorflow 的时候会遇到诸如 GPU 使用率突然 10% ，然后等了好久的 0% ，突然 10% 反复交替，明显没有榨干 GPU 的性能，白白浪费了时间。那么这时候到底是哪里出现了问题呢？是数据读入的流程过慢，还是某个 Op 是性能瓶颈？然后我们来到了面向运气编程的环节。

PS：可能有些同学不知道如何查看 GPU 利用率，这里简单说下，会的可以跳过。在 linux 系统正确安装完 N卡 一系列的依赖后，直接使用 nvidia-smi 查看 GPU 的显存占用率与 GPU 利用率，但这是静态的，想要观看动态的数据可以用 watch -n 1 nvidia-smi 。具体的命令其他参数可以通过 -h 查看。

为了不再面向运气编程，我们需要一个监控器，可以监控 Op 的运行时间，找到造成性能瓶颈的原因，针对性的优化，那么有哪些方法可以进行监控呢？

当当当当， tensorboard 闪亮登场。一般大部分情况都只是使用它进行 graph 的查看，或者一些 loss/acc 之类的监控，其实 tensorboard 还可以监控运行运行时长。

在介绍使用方法之前，需要介绍两个类：

1.tf.RunOptions 2.tf.RunMetadata

其实他们都是 ProtocolMessage  ， 具体定义在如下可以找到：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.8/tensorflow/core/protobuf/config.proto

(如果在 IDE 中是不会给出这两个里面有什么成员的，这时候就需要查看这个文件了，跟 GPUOptions 一样）

tf.RunOptins 有 TraceLevel 这个成员变量，还有4个常量： 1.FULL_ TRACE 2.HARDWARE_ TRACE 3.NO T_RACE 4.SOFTWARE_ TRACE 他们控制了 trace  的一些东西。

tf.RunMetadata 中有三个成员: 1.stepstats 代表当前 step 的一些统计性的 trace 2.costgraph 表示运行时计算成本的图 3.partitiongraphs 代表 executors 的分区图

Ok，介绍完这两个 Protocol 后，我们看下 sess.run 的函数定义:

这里有 4 个入参，前两个大家都很熟悉了，后面两个就需要传入上面两个 Protocol 了，来个具体的例子。

这里有个需要注意的点，在 writer.addrun_metadata 输入第二个参数 tag 的时候需要每次的名字都不相同，一般可以用迭代轮数。

在 Tensorboard 中查看是这个样子：

点击 compute time ，每个 op 是按照颜色来区分运行时间的，其实这时候已经足够解决大部分的问题了，那么有些同学可能想要知道每个 Op 精准的消耗时长，这时候就需要使用 timeline 了。

Timeline 定义在 tensorflow.python.client 中，这里我们看一个 stackOverflow 中的答案。

从上面代码可以看出 Timeline 的入参是 runmetadata 的 stepstats 成员，然后再导出可以用 chrome 读入的 json 格式。之后打开 chrome ，输入 chrome://tracing ，并点击 load 按钮，将刚才的 json 导入，就可以看到如下的页面:

右侧还有各种辅助的按钮，可以放大，观察某一部分等等操作，点击中间的某个颜色块还可以得到该块的上游连接线。

Ok，到现在为止我们已经可以得到各 Op 的耗时图了，那么这仅是一次 run 的图，如果想看看是不是多次运行的时间或者模式是不是一致，怎么办呢？在 chrome 中只记录了每个事件的定义与其运行时长，我们需要手动的合并多个 run 的统计数据，这里引用 Illarion Khlestov 的代码，如下:

这样，我们就可以查看多次 run 的耗时图了，这里我们使用 mnist 的一个例子,单次运行时间图与多次运行时间图分别如下 （个人感觉聚合是有点问题的，如果有懂的大神麻烦告知一下）

多次放大一部分，如下:

那么每次都搞这么一下，感觉好麻烦，那么可不可以封装成一个函数，每次传入规定的参数就可以得到这些结果呢？当然可以，我们可以封装成如下的函数：

总结一下，我们从面向运气编程进化到可以监控 tensorflow 的性能，其中包括如何查看 GPU 利用率，如何使用 tensorboard 查看运行时长以及使用 timeline 得到具体时长数据。

最后，想跟大家讨论下，既然 chrome 可以查看时长数据，可不可以用它查看别的数据呢？它的 trace 的定义格式是什么样的呢？我们一般都是在服务器上运行 tensorflow 的代码，服务器一般是没有浏览器的，那么每次都要从服务器上拉 json 下来，有没有现成的工具更简单的完成这些重复工作呢？欢迎留言。

本人水平有限，如有谬误欢迎指导。 参考资料：

• https://stackoverflow.com/questions/34293714/can-i-measure-the-execution-time-of-individual-operations-with-tensorflow/37774470#37774470

• https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.8/tensorflow/core/protobuf/config.proto

• https://towardsdatascience.com/howto-profile-tensorflow-1a49fb18073d

• https://github.com/ikhlestov/tensorflow_profiling