我想比较两个tensorflow程序,我的假设是其中一个程序的cpu使用率较低。我不太确定应该使用time.clock()还是time.time()。我目前使用的是python2。
start = time.time()
for _ in range(100):
sess.run(main.op)
end = time.time()
print((end - start)/100)
# or use clock to measure cpu time.
start = time.clock()
for _ in range(100):
sess.run(main.op)
end
我的用例如下:我从我的节点服务器到公共API进行了大量rest调用。有时反应是大的,有时是小的。我的用例要求我压缩响应JSON。我知道有一个大的JSON,因为响应会阻塞我的事件循环。经过一些研究,我决定使用child_process.fork来解析这些响应,这样其他API调用就不需要等待了。我尝试从我的主进程向分叉的child_process发送一个大的30 MB JSON文件。子进程需要很长时间才能选择和解析json。我期待从子进程中得到的响应不是很大。我只想紧张和得到长度和发送回主要进程。
我附上母码和子码。
var moment = require('moment');
我想记录我的Java程序所用的时间。大多数论坛的建议如下:
int starttime=System.nanoTime();
//program code
int endTime=System.nanoTime();
int timetaken=starttime-endTime;
这种方法的问题是,如果有多个程序在运行,那么endTime和starttime之间的差异不是我的程序所花费的时间。这也是在CPU中调度不同程序所花费的时间等。然而,我只对记录我的程序所花费的时间感兴趣。我怎么才能拿到这个时间?
我有一段scala代码可以同时运行多个期货。我想要分析一下执行它们所花费的时间。例如:
for (i <- 1 to 100) {
val f = future { runAndTime(doSomething()) }
f.onComplete {
case Success(timeTaken) => println(timeTaken)
case Failure(t) => println(t.getMessage())
}
}
runAndTime的一个简单实现可能是:
def runAndTime(func: =&
我想更好地理解时间日志,以提高性能。
我的实时时间通常比cpu时间大得多。这是意料之中吗?
这种差异是由于磁盘访问造成的吗?内存中的操作是包含在CPU时间中还是在实时中?
在日志的其他行中是否有关于性能优化的有用信息?
举个例子:
NOTE: PROCEDURE SQL used (Total process time):
real time 9:06.00
user cpu time 1:36.79
system cpu time 19.11 seconds
memory 746
我正在为一个嵌入式设备开发一个超时功能,其中系统时间通过gps更新。这意味着我不能仅仅比较两个时间戳来获得经过的时间:
import time
t1 = time.time()
# system time change, e.g. from 1970-01-01 to 2022-11-10
t2 = time.time()
elapsed = t2 - t1 # this is now wrong!
在这种情况下,是否有可能获得实际运行的时间?