Python 张量流训练层时间计算

我试图从一个训练步骤中检索不同层的计算时间，我已经通过run_meta_data选项获得了训练步骤信息，我可以在每个层的Tensorboard中看到计算时间。我已经通过生成timeline对象将元数据信息解析为json。我还转换了tensorflow存储的事件中的protobuf。在这两种情况下，当我计算一个层的时间（聚合protobuf或json文件中节点的持续时间）时，与图中所示的时间不同。我错过什么了吗

更新将protobuf解析到字典中。节点描述如下

{“nodeName”：“Tower_0/conv1/Conv2D:Conv2D”， “opEndRelMicros”：“585”， “allEndRelMicros”：“585”， “allStartMicros”：“1527330751389528” }，
{ “节点名称”：“塔0/conv1/Conv2D:Conv2D”， “opEndRelMicros”：“1721”， “allEndRelMicros”：“1721”， “allStartMicros”：“1527330751390116” }，
{ “节点名称”：“塔0/conv1/Conv2D:Conv2D”， “opEndRelMicros”：“10”， “allEndRelMicros”：“10”， “allStartMicros”：“1527330751391839” }，

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为了获得时间，我所做的是，遍历整个文件，检索名称与层名称匹配的节点，并添加opeEndRelMicros的时间。某些层的时间较高，而某些层的时间较低

是的，您缺少一些示例代码。您可以使用探查器查看每一层的培训时间：@KathyWu我已设法从这个json文件中提取此信息，当我搜索每一层的时间时，它与tensorboard中表示的时间不匹配。这次提取的方法是搜索args.name，如果它与层匹配，则添加该过程的持续时间<代码>如果（项目['args']['name'].startswith（'Tower_0/layer1'）dur=dur+项目['dur']