@@ -18,10 +18,10 @@ CUDA分析器。通过CUDA运行时应用程序编程接口对CUDA程序进行
1818参数:
1919 - **output_file ** (string) – 输出文件名称, 输出结果将会写入该文件
2020 - **output_mode ** (string) – 输出格式是有 key-value 键值对 和 逗号的分割的格式。格式应该是' kvp '或' csv '
21- - **config ** (list of string) – 参考“ Compute Command Line Profiler User Guide” 查阅 profiler options 和 counter相关信息
21+ - **config ** (list of string) – 参考" Compute Command Line Profiler User Guide" 查阅 profiler options 和 counter相关信息
2222
2323抛出异常:
24- - ``ValueError `` - 如果 ``output_mode `` 不在 [‘ kvp’, ‘ csv’ ] 中
24+ - ``ValueError `` - 如果 ``output_mode `` 不在 [' kvp', ' csv' ] 中
2525
2626
2727**代码示例 **
@@ -70,12 +70,12 @@ profile interface 。与cuda_profiler不同,此profiler可用于分析CPU和GP
7070如果 state== ' All ',在profile_path 中写入文件 profile proto 。该文件记录执行期间的时间顺序信息。然后用户可以看到这个文件的时间轴,请参考 `https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/fluid/howto/optimization/timeline.md <https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/fluid/howto/optimization/timeline.md >`_
7171
7272参数:
73- - **state ** (string) – profiling state, 取值为 ‘ CPU’ 或 ‘ GPU’ , profiler 使用 CPU timer 或GPU timer 进行 profiling. 虽然用户可能在开始时指定了执行位置(CPUPlace/CUDAPlace),但是为了灵活性,profiler不会使用这个位置。
74- - **sorted_key ** (string) – 如果为None,prfile的结果将按照事件的第一次结束时间顺序打印。否则,结果将按标志排序。标志取值为“ call”、“ total”、“ max”、“ min” “ ave” 之一,根据调用着的数量进行排序。total表示按总执行时间排序,max 表示按最大执行时间排序。min 表示按最小执行时间排序。ave表示按平均执行时间排序。
75- - **profile_path ** (string) – 如果 state == ‘ All’ , 结果将写入文件 profile proto.
73+ - **state ** (string) – profiling state, 取值为 ' CPU' 或 ' GPU' , profiler 使用 CPU timer 或GPU timer 进行 profiling. 虽然用户可能在开始时指定了执行位置(CPUPlace/CUDAPlace),但是为了灵活性,profiler不会使用这个位置。
74+ - **sorted_key ** (string) – 如果为None,prfile的结果将按照事件的第一次结束时间顺序打印。否则,结果将按标志排序。标志取值为" call"、" total"、" max"、" min" " ave" 之一,根据调用着的数量进行排序。total表示按总执行时间排序,max 表示按最大执行时间排序。min 表示按最小执行时间排序。ave表示按平均执行时间排序。
75+ - **profile_path ** (string) – 如果 state == ' All' , 结果将写入文件 profile proto.
7676
7777抛出异常:
78- - ``ValueError `` – 如果state 取值不在 [‘ CPU’, ‘ GPU’, ‘ All’ ]中. 如果 sorted_key 取值不在 [‘ calls’, ‘ total’, ‘ max’, ‘ min’, ‘ ave’ ]
78+ - ``ValueError `` – 如果state 取值不在 [' CPU', ' GPU', ' All' ]中. 如果 sorted_key 取值不在 [' calls', ' total', ' max', ' min', ' ave' ]
7979
8080**代码示例 **
8181
@@ -139,10 +139,10 @@ start_profiler
139139如果 state== ' All ',在profile_path 中写入文件 profile proto 。该文件记录执行期间的时间顺序信息。然后用户可以看到这个文件的时间轴,请参考 `https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/fluid/howto/optimization/timeline.md <https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/fluid/howto/optimization/timeline.md >`_
140140
141141参数:
142- - **state ** (string) – profiling state, 取值为 ‘ CPU’ 或 ‘ GPU’ 或 ‘ All’, ‘ CPU’ 代表只分析 cpu. ‘ GPU’ 代表只分析 GPU . ‘ All’ 会产生 timeline.
142+ - **state ** (string) – profiling state, 取值为 ' CPU' 或 ' GPU' 或 ' All', ' CPU' 代表只分析 cpu. ' GPU' 代表只分析 GPU . ' All' 会产生 timeline.
143143
144144抛出异常:
145- - ``ValueError `` – 如果state 取值不在 [‘ CPU’, ‘ GPU’, ‘ All’ ]中
145+ - ``ValueError `` – 如果state 取值不在 [' CPU', ' GPU', ' All' ]中
146146
147147**代码示例 **
148148
@@ -177,12 +177,12 @@ stop_profiler
177177不能使用 fluid.profiler.profiler``
178178
179179参数:
180- - **sorted_key ** (string) – 如果为None,prfile的结果将按照事件的第一次结束时间顺序打印。否则,结果将按标志排序。标志取值为“ call”、“ total”、“ max”、“ min” “ ave” 之一,根据调用着的数量进行排序。total表示按总执行时间排序,max 表示按最大执行时间排序。min 表示按最小执行时间排序。ave表示按平均执行时间排序。
181- - **profile_path ** (string) - 如果 state == ‘ All’ , 结果将写入文件 profile proto.
180+ - **sorted_key ** (string) – 如果为None,prfile的结果将按照事件的第一次结束时间顺序打印。否则,结果将按标志排序。标志取值为" call"、" total"、" max"、" min" " ave" 之一,根据调用着的数量进行排序。total表示按总执行时间排序,max 表示按最大执行时间排序。min 表示按最小执行时间排序。ave表示按平均执行时间排序。
181+ - **profile_path ** (string) - 如果 state == ' All' , 结果将写入文件 profile proto.
182182
183183
184184抛出异常:
185- - ``ValueError `` – 如果state 取值不在 [‘ CPU’, ‘ GPU’, ‘ All’ ]中
185+ - ``ValueError `` – 如果state 取值不在 [' CPU', ' GPU', ' All' ]中
186186
187187**代码示例 **
188188
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