プロファイラを使用した TensorFlow のパフォーマンス最適化 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このガイドでは、TensorFlow Profiler で提供されているツールを使用して、TensorFlow モデルのパフォーマンスを追跡する方法を説明します。また、ホスト(CPU)、デバイス(GPU)、またはホストとデバイスの両方の組み合わせでモデルがどのように機能するかを確認します。 プロファイリングは、モデル内のさまざまな TensorFlow 演算(op)によるハードウェアリソース消費(時間とメモリ)を把握し、パフォーマンスのボトルネックを解消して最終的にモデルの実行を高速化するのに役立ちます。 このガイドでは、プロファイラのインストール方法、利用可能なさまざまなツール、プロファイラのさまざまなパフォーマンスデータ収集モード、およ
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