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。

   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])
   

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。

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。

   

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：

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：

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

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