合并多个配置文件跟踪文件的时间轴 - 亚马逊 SageMaker AI
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合并多个配置文件跟踪文件的时间轴

SMDebug 客户端库提供了分析分析和可视化工具，用于合并调试器收集的系统指标、框架指标和 Python 分析数据的时间表。

提示

在继续操作之前，您需要设置一个将在本页示例中使用的 TrainingJob 对象。有关设置 TrainingJob 对象的更多信息，请参阅访问分析数据。

MergedTimeline 类提供了工具，用于在单个时间轴中集成和关联不同的分析信息。Debugger 从训练作业的不同阶段捕获分析数据和注释之后，跟踪事件的 JSON 文件默认保存在 tracefolder 目录中。

  • 对于 Python 层中的注释，跟踪文件保存在 *pythontimeline.json。

  • 对于 TensorFlow C++ 层中的注释，跟踪文件保存在中*model_timeline.json。

  • TensorFlow 探查器将事件保存在 *trace.json.gz 文件中。

提示

如果要列出所有 JSON 跟踪文件，请使用以下 Amazon CLI 命令：

! aws s3 ls {tj.profiler_s3_output_path} --recursive | grep '\.json$'

如以下屏幕截图动画所示，将从不同分析源捕获的跟踪事件放在一个图中并对齐，可以概要了解在训练作业的不同阶段发生的整个事件。

合并时间轴的示例
提示

要使用键盘在跟踪应用程序上与合并的时间轴进行交互，请使用 W 键来放大，使用 A 键来向左移动，使用 S 键来缩小，使用 D 键来向右移动。

使用 smdebug.profiler.analysis.utils.merge_timelines 模块中的以下 MergedTimeline API 操作和类方法，可以将多个事件跟踪 JSON 文件合并为一个跟踪事件 JSON 文件。

from smdebug.profiler.analysis.utils.merge_timelines import MergedTimeline

combined_timeline = MergedTimeline(path, file_suffix_filter, output_directory)
combined_timeline.merge_timeline(start, end, unit)

MergedTimeline API 操作传递以下参数：

  • path（字符串）– 指定根文件夹 (/profiler-output)，其中包含系统和框架分析跟踪文件。您可以profiler-output使用 SageMaker AI 估算器类方法或对象来定位。 TrainingJob 例如，estimator.latest_job_profiler_artifacts_path() 或 tj.profiler_s3_output_path。

  • file_suffix_filter（列表）– 指定要合并时间轴的文件后缀筛选条件列表。可用的后缀筛选条件为 ["model_timeline.json", "pythontimeline.json", "trace.json.gz"].，如果未手动指定此参数，则默认情况下将合并所有跟踪文件。

  • output_directory（字符串）– 指定保存合并的时间轴 JSON 文件的路径。默认值是为 path 参数指定的目录。

merge_timeline() 类方法传递以下参数用于执行合并进程：

  • start（整数）– 指定合并时间轴的开始时间（以微秒为单位，采用 Unix 时间格式）或开始步骤。

  • end（整数）– 指定合并时间轴的结束时间（以微秒为单位，采用 Unix 时间格式）或结束步骤。

  • unit（字符串）– 在 "time" 和 "step" 之间选择。默认为 "time"。

使用以下示例代码，执行 merge_timeline() 方法并下载合并的 JSON 文件。

  • 使用 "time" 单位选项合并时间轴。以下示例代码合并了在 Unix 开始时间（绝对零 Unix 时间）与当前 Unix 时间之间的所有可用跟踪文件，这意味着您可以合并整个训练期间的时间轴。

    import time
from smdebug.profiler.analysis.utils.merge_timelines import MergedTimeline
from smdebug.profiler.profiler_constants import CONVERT_TO_MICROSECS

combined_timeline = MergedTimeline(tj.profiler_s3_output_path, output_directory="./")
combined_timeline.merge_timeline(0, int(time.time() * CONVERT_TO_MICROSECS))

  • 使用 "step" 单位选项合并时间轴。以下示例代码合并了步骤 3 和步骤 9 之间的所有可用时间轴。

    from smdebug.profiler.analysis.utils.merge_timelines import MergedTimeline

combined_timeline = MergedTimeline(tj.profiler_s3_output_path, output_directory="./")
combined_timeline.merge_timeline(3, 9, unit="step")

在 Chrome 浏览器上，通过 chrome://tracing 打开 Chrome 跟踪应用程序，然后打开 JSON 文件。您可以浏览输出来绘制合并的时间轴。