绘制系统度量和框架度量数据 - Amazon SageMaker
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绘制系统度量和框架度量数据

您可以将系统和算法度量对象用于以下可视化类来绘制时间轴图形和直方图。

注意

要在以下可视化对象绘图方法中使用缩小量度可视化数据,请指定select_dimensionsselect_events参数。例如,如果指定select_dimensions=["GPU"],绘图方法将过滤包含 “GPU” 关键字的量度。如果您指定select_events=["total"],则绘图方法会过滤指标名称末尾包含 “合计” 事件标签的度量。如果启用这些参数并提供关键字字符串,则可视化类将返回带过滤量度的图表。

  • 这些区域有:MetricsHistogramclass

    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 )
  • 这些区域有:StepTimelineChartclass

    from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.step_timeline_chart import StepTimelineChart view_step_timeline_chart = StepTimelineChart(framework_metrics_reader)
  • 这些区域有:StepHistogramclass

    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 )
  • 这些区域有:TimelineChartsclass

    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])
  • 这些区域有:Heatmapclass

    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 )