系统信息

• 是否编写了自定义代码(与在TensorFlow中使用的库存示例脚本相反):是
• OS平台和发行版(例如，Linux Ubuntu 16.04):Ubuntu 20.04
• 移动设备(例如iPhone 8,Pixel 2,三星Galaxy)如果问题发生在移动设备上：
• 从哪里安装的TensorFlow(源代码或二进制文件):二进制文件
• TensorFlow版本(请使用以下命令):2.3.1
• Python版本：3.8
• Bazel版本(如果从源代码编译):
• GCC/编译器版本(如果从源代码编译):
• CUDA/cuDNN版本：10.1
• GPU型号和内存：1080ti
  描述当前行为

Trace的名称参数必须完全为"TraceContext",否则“概述”页面不提供任何信息。有趣的是，其他页面仍然有效且具有所有正确的数据。但是标题页面已损坏，因此大多数用户不会想到查看其他页面，而只是假设整个事情都已损坏。

描述预期行为

它适用于任何名称

Contributing

• 您是否想提交PR?(是/否):否
• 简要描述您的候选解决方案(如果贡献):
  独立代码以重现问题

from datetime import datetime
import tensorflow as tf

b = tf.random.uniform([32,28,28,1])

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

def test(trace_name):
    logs = f"logs/{trace_name}" + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")

    epoch = 0
    tf.profiler.experimental.start(logs)
    for step in range(100):
        if 1 < step < 100:
            with tf.profiler.experimental.Trace(trace_name):
                model(b)
        else:
            model(b)
    tf.profiler.experimental.stop()

test("TraceContext") # works fine
test("Broken") # no step marker observed error

其他信息/日志