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generated_at: 2026-02-02 10:05:00
metrics:
  claims_total: 16
  claims_with_evidence: 15
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.94
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# 根拠レポート：22-ProfilerHook

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.94**
  - 根拠あり：15 / 16、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **Chrome Trace形式のJSONスキーマ詳細**：テンプレート例の正確性要確認

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py` 行1012-1095（ProfilerHookクラス定義）
- E-02: `tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py` 行1023-1052（__init__メソッド）
- E-03: `tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py` 行1054-1058（beginメソッド）
- E-04: `tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py` 行1060-1069（before_runメソッド）
- E-05: `tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py` 行1071-1086（after_runメソッド）
- E-06: `tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py` 行1088-1094（_saveメソッド）
- E-07: `tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py` 行86-150（SecondOrStepTimerクラス）
- E-08: `tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py` 行1013-1021（クラスdocstring）

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）

| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | CPU/GPUプロファイリング情報を定期的に収集 | E-01, E-08 | ○ |
| C-02 | Chrome Trace形式のJSONファイルとして保存 | E-06, E-08 | ○ |
| C-03 | save_stepsまたはsave_secsでトリガー間隔を制御 | E-02, E-07 | ○ |
| C-04 | 出力ファイル名はtimeline-{step}.json | E-02（行1047） | ○ |
| C-05 | show_dataflowのデフォルトはTrue | E-02（行1027） | ○ |
| C-06 | show_memoryのデフォルトはFalse | E-02（行1028） | ○ |
| C-07 | 最初のステップではプロファイリングを行わない | E-04（行1061-1063: _next_step is not None条件） | ○ |
| C-08 | FULL_TRACE RunOptionsを設定する | E-04（行1066） | ○ |
| C-09 | after_runでtimeline JSONを保存 | E-05, E-06 | ○ |
| C-10 | SummaryWriterにRunMetadataを追加 | E-05（行1083-1084） | ○ |
| C-11 | begin()でglobal_step_tensorを取得 | E-03 | ○ |
| C-12 | グローバルステップ未作成時にRuntimeError | E-03（行1057-1058） | ○ |
| C-13 | SecondOrStepTimerで制御 | E-02（行1051-1052） | ○ |
| C-14 | SummaryWriterCacheを使用 | E-02（行1048） | ○ |
| C-15 | timeline.Timelineクラスでトレース生成 | E-06（行1091-1093） | ○ |
| C-16 | Chrome Trace JSONのスキーマ詳細 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-16: Chrome Trace形式のJSONスキーマの詳細な構造は、timeline.pyの`generate_chrome_trace_format()`の出力に依存する。設計書内のテンプレート例は一般的なChrome Trace形式を示しているが、TensorFlowの実際の出力との完全一致は未確認。
  - 候補：tensorflow/python/client/timeline.py / Chrome Trace Format仕様

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - ファイル出力のみでプロセス外への通知は行わない
- 1: 中リスク - FULL_TRACEによるパフォーマンスオーバーヘッドに関する注意書きの妥当性確認

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] save_stepsとsave_secsの排他制御がSecondOrStepTimerの仕様と一致するか確認
- [ ] 最初のステップでプロファイリングが行われない旨の記述がソースコードと一致するか確認
- [ ] Chrome Trace形式のテンプレート例が適切か確認
