ftrace_graph_entry_test()跟踪函数会先判断当前函数是否在global_ops->func_hash中,再执行__ftrace_graph_entry()。 在update_function_graph_func()函数中,遍历ftrace_ops_list,如果存在不为global_ops或graph_ops的 ops,则继续采用ftrace_graph_entry_test()进行有判断的函数跟踪,避免不属于global_ops或者graph...
为了帮助更多的企业享受 Serverless 技术红利，作为行业的领跑者华为云在 Serverless 的基础设施上，以华为元戎为底座，推出了华为云 FunctionGraph2.0 以及各项泛化服务，该产品不仅能够支持全场景应用，也可以给用户带来更快弹性、更快上线、更简运维等极致的体验。华为云 Serverless 函数计算服务 FunctionGraph2.0 Functi...
一 用途(1)function 主要用于跟踪内核函数的调用栈(其被调用过程)(2)function_graph 主要用于跟踪内核函数内部调用流程及耗时这两个对内核性能分析的作用不大,主要用来梳理内核模块的逻辑二 使用(1)function 使用 /sys/kernel/debug/tracing # echo...
/sys/kernel/debug/tracing # echo function_graph > current_tracer /sys/kernel/debug/tracing # echo drm_open > set_graph_function /sys/kernel/debug/tracing # echo 1 > options/funcgraph-tail ---增加函数尾部注释 /sys/kernel/debug/tracing # echo > set_ftrace_filter ---清空,否则无法显示调用...
随着数字经济的快速发展和扩张,传统单体架构和微服务架构愈发难以支撑企业业务转型,导致企业无法快速响应激烈的市场竞争和用户需求,所以越来越多的企业开始寻求应用现代化,而无服务器架构(Serverless)正好可以解决这一难题。Serverless 技术的兴起,极大简化了云计算的编程模型,让开发者无需再关注资源申请、环境搭建、负载均衡...
FUNCTION_GRAPH需要开的宏 graph the function,Graphtf.graph在TensorFlow中主要用于性能优化。我们用TensorFlow写代码时可以通过python的内部机制进行计算,这种操作称为Eagerly。而Graph操作会运用TensorFlow所内含的数据计算模块,相比之下更有效率。Graph是用于tf.Oper
function graph functiongraph gpu,最近对tensorflow十分感兴趣,所以想做一个系列来详细讲解tensorflow来。本教程主要由tensorflow2.0官方教程的个人学习复现笔记整理而来,并借鉴了一些keras构造神经网络的方法,中文讲解,方便喜欢阅读中文教程的朋友,tensorflow官方教
问Tensorflow: AttributeError：'function‘对象没有属性'graph’EN在使用TensorFlow进行深度学习任务时，有...
在学习使用 function、function_graph 之前,需要先了解一些,ftrace 相关的一些数据和节点文件知识。 正文 最新的linux 内核,ftrace 所有相关数据和文件节点都位于 /sys/kernel/tracing 目录下。 ftrace部分数据和文件节点说明: ftrace部分跟踪器说明: ftrace包含多个跟踪器,用于跟踪不同类型的信息,例如进程调度、中断关闭...
(2)function_graph 主要用于跟踪内核函数内部调用流程及耗时 这两个对内核性能分析的作用不大,主要用来梳理内核模块的逻辑 二 使用 (1)function 使用 /sys/kernel/debug/tracing# echo nop > current_tracer ---清空跟踪器 /sys/kernel/debug/tracing# echo drm_open > set_ftrace_filter ---设置跟踪函数为drm...