tensorflow - 如何在 TensorBoard 中显示每个节点的内存？

Question

在另一个问题中，有人展示了他的 TensorBoard 的屏幕截图，显示了每个节点的内存使用情况:



我在 Tensorboard 的实验中从未见过这些。我所做的就是打电话

writer = tf.summary.FileWriter('/tmp/tensorboard', sess.graph)

之后 sess.run() .也许我需要添加一些“摘要”来记录内存使用情况？

Answer 1

您需要添加一些 RunOptions给您的 session按照本 document 中的说明运行您的摘要(运行时统计部分)。

这是允许执行此操作的一段代码:

merged = tf.summary.merge_all()
run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
run_metadata = tf.RunMetadata()
summary, _ = sess.run([merged, train_step],
                              feed_dict=...,
                              options=run_options,
                              run_metadata=run_metadata)
writer.add_run_metadata(run_metadata, 'step%d' % i)
writer.add_summary(summary, i)