如何在 GPflow2 中分析我的代码？ dump_timeline 和 gpflowrc 发生了什么？
How do I profile my code in GPflow2? What happened to dump_timeline and gpflowrc?
我正在尝试在 GPflow 2 中分析我的代码，因为我需要知道我的代码的哪一部分消耗的时间最多 CPU。在 GPflow 1 中有一个 gpflowrc 文件，您可以在其中设置 dump_timeline = True 但这在 GPflow 2 中已更改（更改为 gpflow.config 模块），我在那里找不到类似的选项。
使用 TensorFlow 2 比使用 TensorFlow 1 简单得多，因此使用 GPflow 2 我们更多地依赖 TensorFlow 内置函数而不是添加额外的代码 - GPflow 2“只是另一个 TensorFlow 图”。因此，您应该能够直接使用 TensorFlow 分析器：请参阅此 blog post for an introduction and the guide in the TensorFlow documentation 了解更多详细信息。
（根据 https://github.com/tensorflow/tensorboard/issues/2874，TensorBoard 的时间线“跟踪查看器”现在应该可以在 Firefox 中正常工作，但如果您在可视化方面遇到任何问题，值得一试 Chrome。）
我正在尝试在 GPflow 2 中分析我的代码，因为我需要知道我的代码的哪一部分消耗的时间最多 CPU。在 GPflow 1 中有一个 gpflowrc 文件，您可以在其中设置 dump_timeline = True 但这在 GPflow 2 中已更改（更改为 gpflow.config 模块），我在那里找不到类似的选项。
使用 TensorFlow 2 比使用 TensorFlow 1 简单得多，因此使用 GPflow 2 我们更多地依赖 TensorFlow 内置函数而不是添加额外的代码 - GPflow 2“只是另一个 TensorFlow 图”。因此，您应该能够直接使用 TensorFlow 分析器：请参阅此 blog post for an introduction and the guide in the TensorFlow documentation 了解更多详细信息。
（根据 https://github.com/tensorflow/tensorboard/issues/2874，TensorBoard 的时间线“跟踪查看器”现在应该可以在 Firefox 中正常工作，但如果您在可视化方面遇到任何问题，值得一试 Chrome。）