timeline工具简介

本地使用

  1. 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。

    1. import numpy as np
    2. import paddle
    3. import paddle.fluid as fluid
    4. from paddle.fluid import profiler
    6. place = fluid.CPUPlace()
    8. def reader():
    9.     for i in range(100):
    10.         yield [np.random.random([4]).astype('float32'), np.random.random([3]).astype('float32')],
    12. main_program = fluid.Program()
    13. startup_program = fluid.Program()
    15. with fluid.program_guard(main_program, startup_program):
    16.     data_1 = fluid.layers.data(name='data_1', shape=[1, 2, 2])
    17.     data_2 = fluid.layers.data(name='data_2', shape=[1, 1, 3])
    18.     out = fluid.layers.fc(input=[data_1, data_2], size=2)
    19.     # ...
    21.     feeder = fluid.DataFeeder([data_1, data_2], place)
    22.     exe = fluid.Executor(place)
    23.     exe.run(startup_program)
    24.     pass_num = 10
    26.     for pass_id in range(pass_num):
    27.         for batch_id, data in enumerate(reader()):
    28.             if pass_id == 0 and batch_id == 5:
    29.                 profiler.start_profiler("All")
    30.             elif pass_id == 0 and batch_id == 10:
    31.                 profiler.stop_profiler("total", "/tmp/profile")
    32.             outs = exe.run(program=main_program,
    33.                            feed=feeder.feed(data),
    34.                            fetch_list=[out])

  2. 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。

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

  1. 打开chrome浏览器，访问chrome://tracing/，用load按钮来加载生成的timeline文件。

  2. 结果如下图所示，可以放大来查看timeline的细节信息。

    chrome timeline

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。

  1. trainer打开方式与本地使用部分的第1步相同
  2. pserver可以通过加两个环境变量打开profile，例如：
  1. FLAGS_rpc_server_profile_period=10 FLAGS_rpc_server_profile_path=./tmp/pserver python train.py
  1. 把pserver和trainer的profile文件生成一个timeline文件，例如：
  1. python /paddle/tools/timeline.py
  2.     --profile_path trainer0=local_profile_10_pass0_0,trainer1=local_profile_10_pass0_1,pserver0=./pserver_0,pserver1=./pserver_1
  3.     --timeline_path ./dist.timeline
  1. 在chrome中加载dist.timeline文件，方法和本地使用第4步相同。