●filename:lineno(function):每个函数调用的具体信息; 如果需要将输出以日志的形式保存,只需要在调用的时候加入另外一个参数。如 profile.run(“profileTest()”,”testprof”)。 命令行 如果我们不想在程序中调用profile库使用,可以在命令行使用命令。 importosdefa():sum=0foriinrange(1,10001):sum+= iretu...
纯Python实现的性能测试模块,接口和cProfile一样。 用的时候直接把要测试的部分包在一个函数里,使用profile.run("XX()")即可,默认使用标准名称排序 >>>importprofile>>>deffun():foriinrange(100000): a = i * i>>>profile.run('fun()')5function callsin0.031seconds Ordered by: standard name ncalls...
sum+=a()returnsumprintb() 运行命令查看性能分析结果 python -m cProfile test.py 将性能分析结果保存到result文件 python-m cProfile-o result test.py 使用pstats来格式化显示结果 python-c"import pstats; p=pstats.Stats('reslut); p.print_stats()" python-c"import pstats; p=pstats.Stats('result'...
filename:lineno(function):每个函数调用的具体信息; 2.检查性能的例子 importreimportprofiledefSplitWords(InputFile):""":param InputFile::return:"""# 读入文件fileobject=open(InputFile,encoding='utf-8')try:alltext=fileobject.read()finally:fileobject.close()# 分割单词words=re.split('[^a-zA-Z]...
profile是纯Python剖析器,历史更悠久,但速度更慢;cProfile与profile具有相同的接口,并且是用C语言编写的,因此开销更低。如果你对这些库的历史感兴趣,可参阅Armin Rigo于2005年撰写的文章(参见Bitly公司官网cProfile Request页面),该文呼吁将cProfile纳入标准库中。 对剖析来说,一种不错的做法是,在剖析前就代码各...
a=torch.tensor([1.,2.,3.])print(torch.square(a))print(a**2)print(a*a)deftime_pytorch_function(func,input):#CUDAISASYNCso can't use python time module #CUDA是异步的,所以你不能使用python的时间模块,而应该使用CUDAEvent start=torch.cuda.Event(enable_timing=True)end=torch.cuda.Event(enab...
[ ([filename:]lineno | function) [, condition] ]“可以用来设置断点。比方说,我想要在代码中的第 10 行,再加一个断点,那么在 pdb 模式下输入 ”b 11“即可。而 ”c“则表示一直执行程序,直到遇到下一个断点。当然,除了这些常用命令,还有许多其...
profile.run("two()") profile.run("there()") [root@node1 tmp]# python profile12.py 5 function calls in 0.010 CPU seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.003 0.003 0.003 0.003 :0(range) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(set...
python -m cProfile -o temp.dat My_Script.py snakeviz temp.dat Output: Icicle(the default) andSunburstare the two visualization modes offered by SnakeViz. In the case of Icicle, the width of a rectangle describes the amount of time spent in a function. ...
ProfilerActivity.CPU - PyTorch 操作符、TorchScript 函数和用户定义的代码标签(record_function)。 ProfilerActivity.CUDA - 在设备上的 CUDA 核函数。请注意,CUDA 性能分析会带来不可忽视的开销。下面的例子在模型的前向传播中对 CPU 和 GPU 的活动进行了性能分析,并按总 CUDA 时间排序打印了总结表。