プロファイラを使用した TensorFlow のパフォーマンス最適化 | TensorFlow Core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、およびモデルのパフォーマンスを最適化するために推奨されるベストプラクティスについて説明します。 Cloud TPU 上でモデルのパフォーマンスをプロファイリ
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