1 | torch_npu.profiler.tensorboard_trace_handler(dir_name=None, worker_name=None, analyse_flag=True) |
将采集到的性能数据导出为TensorBoard工具支持的格式。作为torch_npu.profiler.profile on_trace_ready参数的执行操作。
离线解析详见《CANN 性能调优工具指南》中的“Ascend PyTorch Profiler性能数据离线解析”章节。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | import torch import torch_npu ... with torch_npu.profiler.profile( on_trace_ready=torch_npu.profiler.tensorboard_trace_handler("./result") ) as prof: for step in range(steps): # 训练函数 train_one_step() # 训练函数 prof.step() |