시스템 지표와 프레임워크 지표 데이터를 도식화합니다.

다음 시각화 클래스의 시스템을 위한 알고리즘 지표 객체를 사용하여 타임라인 그래프와 히스토그램을 도식화할 수 있습니다.

참고

다음 시각화 객체 플롯 메서드에서 좁혀진 지표를 사용하여 데이터를 시각화하려면 select_dimensions 및 select_events 파라미터를 지정하세요. 예를 들어, select_dimensions=["GPU"]를 지정하는 경우 플롯 메서드는 “GPU” 키워드가 포함된 지표를 필터링합니다. select_events=["total"]를 지정하는 경우 플롯 메서드는 지표 이름 끝에 “total” 이벤트 태그가 포함된 지표를 필터링합니다. 이러한 파라미터를 활성화하고 키워드 문자열을 제공하면 시각화 클래스가 필터링된 지표와 함께 차트를 반환합니다.

• MetricsHistogram 클래스

  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.metrics_histogram import MetricsHistogram
  
  metrics_histogram = MetricsHistogram(system_metrics_reader)
  metrics_histogram.plot(
      starttime=0, 
      endtime=system_metrics_reader.get_timestamp_of_latest_available_file(), 
      select_dimensions=["CPU", "GPU", "I/O"], # optional
      select_events=["total"]                  # optional
  )

• StepTimelineChart 클래스

  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.step_timeline_chart import StepTimelineChart
  
  view_step_timeline_chart = StepTimelineChart(framework_metrics_reader)

• StepHistogram 클래스

  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.step_histogram import StepHistogram
  
  step_histogram = StepHistogram(framework_metrics_reader)
  step_histogram.plot(
      starttime=step_histogram.last_timestamp - 5 * 1000 * 1000, 
      endtime=step_histogram.last_timestamp, 
      show_workers=True
  )

• TimelineCharts 클래스

  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.timeline_charts import TimelineCharts
  
  view_timeline_charts = TimelineCharts(
      system_metrics_reader, 
      framework_metrics_reader,
      select_dimensions=["CPU", "GPU", "I/O"], # optional
      select_events=["total"]                  # optional 
  )
  
  view_timeline_charts.plot_detailed_profiler_data([700,710]) 

• Heatmap 클래스

  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.heatmap import Heatmap
  
  view_heatmap = Heatmap(
      system_metrics_reader,
      framework_metrics_reader,
      select_dimensions=["CPU", "GPU", "I/O"], # optional
      select_events=["total"],                 # optional
      plot_height=450
  )