小编Tob*_*ias的帖子

我有一个在 TensorFlow 中实现的网络，需要很长时间才能训练，因此想要对其​​进行分析以查看哪些部分导致运行时间过长。

为此，我按照此处的说明捕获运行时和内存信息。我的代码如下所示：

// define network
loss = ...
train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss, global_step=global_step)

// run forward and backward prop for one batch
run_metadata = tf.RunMetadata()
options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
_,loss,sum = sess.run([train_op,loss,sum], feed_dict=fd, options=options, run_metadata=run_metadata)
writer.add_run_metadata(run_metadata, 'step_%d' % step)

然后我可以在 TensorBoard 中看到“会话运行”。但是，一旦我加载会话运行，图表中的大多数操作就会变成橙色，如下所示，并且没有可用的运行时或内存信息：

据传说，这些操作是“未使用的”。但事实并非如此，因为除了“loss”和“opt”之外，几乎所有内容都是这样显示的。显然，必须使用整个网络来计算损失。所以我真的不明白为什么图表会这样显示。

我在 Tesla K40c 上使用 TF 1.3。