timeline工具简介

本地使用

• 在训练的主循环外加上profiler.start_profiler(…)和profiler.stop_profiler(…)。运行之后，代码会在/tmp/profile目录下生成一个profile的记录文件。

提示：请不要在timeline记录信息时运行太多次迭代，因为timeline中的记录数量和迭代次数是成正比的。

import numpy as np
import paddle
import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid import profiler
 
place = fluid.CPUPlace()
 
def reader():
    for i in range(100):
        yield [np.random.random([4]).astype('float32'), np.random.random([3]).astype('float32')],
 
main_program = fluid.Program()
startup_program = fluid.Program()
 
with fluid.program_guard(main_program, startup_program):
    data_1 = fluid.layers.data(name='data_1', shape=[1, 2, 2])
    data_2 = fluid.layers.data(name='data_2', shape=[1, 1, 3])
    out = fluid.layers.fc(input=[data_1, data_2], size=2)
    # ...
 
    feeder = fluid.DataFeeder([data_1, data_2], place)
    exe = fluid.Executor(place)
    exe.run(startup_program)
    pass_num = 10
 
    for pass_id in range(pass_num):
        for batch_id, data in enumerate(reader()):
            if pass_id == 0 and batch_id == 5:
                profiler.start_profiler("All")
            elif pass_id == 0 and batch_id == 10:
                profiler.stop_profiler("total", "/tmp/profile")
            outs = exe.run(program=main_program,
                           feed=feeder.feed(data),
                           fetch_list=[out])

• 运行python paddle/tools/timeline.py来处理/tmp/profile，这个程序默认会生成一个/tmp/timeline文件，你也可以用命令行参数来修改这个路径，请参考timeline.py。

python Paddle/tools/timeline.py --profile_path=/tmp/profile --timeline_path=timeline

• 打开chrome浏览器，访问，用load按钮来加载生成的timeline文件。

• 结果如下图所示，可以放到来查看timetime的细节信息。

分布式使用

一般来说，分布式的训练程序都会有两种程序：pserver和trainer。我们提供了把pserver和trainer的profile日志用timeline来显示的方式。

• trainer打开方式与本地使用部分的第1步相同

• pserver可以通过加两个环境变量打开profile，例如：

FLAGS_rpc_server_profile_period=10 FLAGS_rpc_server_profile_path=./tmp/pserver python train.py

• 把pserver和trainer的profile文件生成一个timeline文件，例如：

python /paddle/tools/timeline.py
    --profile_path trainer0=local_profile_10_pass0_0,trainer1=local_profile_10_pass0_1,pserver0=./pserver_0,pserver1=./pserver_1
    --timeline_path ./dist.timeline

• 在chrome中加载dist.timeline文件，方法和本地使用第4步相同。