我已经使用 Tensorflow 后端为图像分类任务实现了 Keras 顺序模型。它有一些自定义层来替换 Keras 层，如 conv2d、max-pooling 等。 但是添加这些层后，虽然保留了准确性，但训练时间却增加了数倍。所以我需要看看这些层是在前向传播还是后向传播（通过反向传播）或两者都需要时间，以及这些操作中的哪些需要可能优化（使用 Eigen 等）。
但是，我找不到任何方法来了解模型中每个层/操作所花费的时间。检查了 Tensorboard 和回调的功能，但无法了解它们如何帮助计时训练细节。有没有办法做到这一点？谢谢你的帮助。