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关键词

tf.profiler

19、__eq__ __eq__(other) 6、tf.profiler.advise 自动配置和建议。 19、__eq__ __eq__(other) 12、tf.profiler.profile 概要文件的模型。 14、tf.profiler.Profiler TensorFlow多步骤的分析器。 profiler = Profiler(sess.graph) for i in xrange(total_steps): if i % 10000 == 0: run_meta 15、tf.profiler.write_op_log Log提供了'op_log',并在下面添加了额外的模型信息。

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Unity Profiler内存分析

Overhead: Profiler总体时间-所有单项的记录时间总和。用于记录尚不明确的时间消耗,以帮助进一步完善Profiler的统计。 C. Memory Profiler A. Used Total: 当前帧的Unity内存、Mono内存、GfxDriver内存、Profiler内存的总和. B. Memory Profiler-Other: 1.ManagedHeap.UsedSize: 移动游戏建议不要超过20MB. 2.SerializedFile: 通过异步加载 Memory Profiler-Assets: 1.Texture2D: 重点检查是否有重复资源和超大Memory是否需要压缩等. 2.AnimationClip: 重点检查是否有重复资源

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    Poor Man PHP Profiler

    说起 Profiler,老派的 PHP 程序员会选 XDebug,新派的 PHP 程序员会选 Xhprof,不过我们公司的服务器上都没装,于是我写了这个「Poor Man PHP Profiler」。 既然不用 XDebug 和 Xhprof,我们就要自己找 Profiler 的数据源才行。 $file | grep -P -C $C --color=always "^\s*$line\t.*" echo done 为了提升用户体验,我加了一些必要的色彩提示,最终的效果如下: Profiler

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    React Profiler 的使用

    这是第 115 篇不掺水的原创,想要了解更多,请戳上方蓝色字体:政采云前端团队 关注我们吧~ 本文首发于政采云前端团队博客:React Profiler 的使用 https://zoo.team/article Developer Tools 提供的 Profiler 可以直观的帮助大家找出 React 项目中的性能瓶颈,进一步来改善我们的应用,推荐给大家安装使用。 Profiler 是在提交阶段收集性能数据的,所以不能定位非提交阶段的性能问题。 然后 Profiler 生成如下的信息: A 区对应了本次 record 期间的 提交 次数,每一列都表示一次提交的数据。 ://react.docschina.org/blog/2018/09/10/introducing-the-react-profiler.html) Use the React Profiler for

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    对比 PLSQL profiler 剖析结果

    在上一篇文章使用PL/SQL PROFILER 定位 PL/SQL 瓶颈代码中描述了安装PROFILER,并给出了剖析的示例。本文参照了Tom大师的代码来对比剖析前后的性能并附上其代码。 scott@USBO> create or replace procedure binds 2 is 3 v_num number; 4 begin 5 dbms_profiler.start_profiler is 3 v_num number; 4 begin 5 dbms_profiler.start_profiler('literals'); 6 for i in 1..100000 ; scott@USBO> delete from plsql_profiler_units; scott@USBO> delete from plsql_profiler_runs; --分别执行两个不同的过程 p1, plsql_profiler_units p2, plsql_profiler_grand_total p4 where (p1.total_time >= p4.

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    memory_profiler的使用

    作用:memory_profiler是用来分析每行代码的内存使用情况 使用方法一:    1.在函数前添加 @profile         2.运行方式: python -m memory_profiler memory_profiler_test.py        此方法缺点:在调试 和 实际项目运行时 要 增删 @profile 此装饰器 代码如下: 1 #coding:utf8 2 3 @ memory_profiler_test.py 100000 Filename: memory_profiler_test.py Line # Mem usage Increment             参数含义:precision:精确到小数点后几位                   stream:此模块分析结果保存到 'memory_profiler.log' 日志文件。 1 #coding:utf8 2 from memory_profiler import profile 3 4 @profile(precision=4,stream=open('memory_profiler.log

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    SqlServer Profiler的简单使用

    尽管服务器以微秒计算持续时间,SQL Server Profiler 却能够以毫秒为单位显示该值,具体情况取决于“工具”>“选项”对话框中的设置; ClientProcessID:调用 SQL

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    基因富集网站—g:Profiler

    推荐一个做基因富集的网站:g:Profiler 网址:https://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gost g:Profiler是一个用于功能丰富分析和基因列表转换的Web服务器

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    优化Profiler中Others的耗时……

    内存 Q:我的项目刚升级到Unity 5.6版本,然后在测试的时候出现了很严重的卡顿,我用Profiler真机检测的时候,发现CPU的Others选项耗时很高,但是看了下也没什么粒子消耗,然后Animator A:Unity引擎中有10+的模块,而Profiler面板中也就明确显示出6个,Rendering、Scripts、Physics等等,其余模块的耗时都在被统计在Others中,所以Others高其实也是正常的 在题主的Profiler截图中可以看到,当前帧的CPU耗时为166ms,但面板上的BehaviorUpdate和LateBehaviorUpdate分别为36ms和37ms,这说明还有大量的CPU耗时在面板下方

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    cpu分析利器 — async-profiler

    简介 async-profiler是一款采集分析java性能的工具,翻译一下github上的项目介绍: ❝async-profiler是一款没有Safepoint bias problem的低开销java ❞ 使用方法 首先下载async-profiler,github主页(https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler)上有已经编译好的文件, 基本用法 下载好的文件解压后,有一个profiler.sh脚本,运行脚本即可对java进程进行cpu分析,例如java进程id为1232 ./profiler.sh start 1232 . /profiler.sh stop 1232 或者可以用-d指定剖析的时间(秒) ./profiler.sh -d 30 1232 执行完成后会输出采集的信息: ? 原理介绍 看到这里相信你应该会用async-profiler来进行cpu剖析了,如果感兴趣可以了解下async-profiler实现的原理,这块有一篇文章介绍的很详细,可以参考 ❝《JVM CPU Profiler

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    PLSQL Profiler 剖析报告生成html

    有关PL/SQL Profiler的文章可以参考: 使用 DBMS_PROFILER 定位 PL/SQL 瓶颈代码 对比 PL/SQL profiler 剖析结果 使用PL/SQL Developer /rdbms/admin/profload.sql c、Start PL/SQL Profiler in your application: EXEC DBMS_PROFILER.START_PROFILER Calls to PL/SQL Libraries are expected. e、Stop PL/SQL Profiler: EXEC DBMS_PROFILER.STOP_PROFILER; f、Connect 2、演示PL/SQL Profiler --由于我们已经配置好了Profiler,因此下面直接进行剖析 a、开始Profiler XXX_ADMIN@SYBO2> EXEC DBMS_PROFILER.START_PROFILER c、停止profiler XXX_ADMIN@ORAID> EXEC DBMS_PROFILER.STOP_PROFILER; PL/SQL procedure successfully completed

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    g:profiler 多ID富集分析

    这次介绍的这个叫g:profiler(https://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gost); G:profiler 不止是可以进行富集分析。

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    Android 性能分析学习(CPU Profiler)

    这里将介绍通过CPU Profiler工具来进行app的性能分析。 关于 CPU Profiler 可以使用 CPU Profiler 在与应用交互时实时检查应用的 CPU 使用率和线程活动,也可以检查记录的方法跟踪数据、函数跟踪数据和系统跟踪数据的详细信息。 优化应用的 CPU 使用率能带来诸多好处,如提供更快、更顺畅的用户体验,以及延长设备电池续航时间 如何 使用 CPU Profiler 可以按照以下步骤打开 CPU Profiler: 1.依次选择 CPU Profiler 如何 查看 CPU Profiler(预览) CPU Profiler(预览) 1.事件时间轴:显示应用中的 Activity 在其生命周期内不断转换而经历各种不同状态的过程 参考: Inspect CPU activity with CPU Profiler

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    V8 Heap Profiler 的实现

    前言:V8 Heap Profiler 用于收集哪些代码分析了多少内存的信息。本文介绍 V8 中关于这部分的实现,代码来自 V8 10.2。 sample_interval, int stack_depth, v8::HeapProfiler::SamplingFlags flags) { if (sampling_heap_profiler _.get()) { return false; } sampling_heap_profiler_.reset(new SamplingHeapProfiler( heap _(profiler), heap_(heap), random_(random), rate_(rate) {} protected (int bytes_allocated, Address soon_object, size_t size) override { if (soon_object) { profiler

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    V8 CPU Profiler 的实现

    前言:CPU Profiler 是应用性能诊断和优化的利器,本文介绍 V8 中关于这部分的实现,细节比较多也比较复杂,大致分析一下原理,代码来自 V8 10.2。 多久采样一次,可以通过命令行和代码设置 base_sampling_interval_(base::TimeDelta::FromMicroseconds( FLAG_cpu_profiler_sampling_interval test_symbolizer), processor_(test_processor), is_profiling_(false) { profiles_->set_cpu_profiler } } // 新建一个 CpuProfile 对象存到 current_profiles_ 数组中 CpuProfile* profile = new CpuProfile(profiler

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    DAY53:阅读Profiler Counter Function

    Profiler Counter Function Each multiprocessor has a set of sixteen hardware counters that an application 该函数除了叫profiler counter, 也叫performance monitors, 因此故名思议, 它的主要作用是和性能评估有关. 是在开发机器的显卡上, 通过nvprof或者nvvp来做profiling的(性能分析) 这种方式, 通过通过命令行或者图形界面的用户交互,逐步的用户发现当前代码运行后可能出现的性能问题, 然后根据profiler , 会造成高昂的性能分析代价.因为刚才说过, 该低代价指令接受的立即数形式的常数,如果你给出了n(0-15, 其中用户应当使用前8个), 编译器会生成一条具有16条等效分支的路径, 和16条条件执行的profiler 可以直接嵌入. (2)如果能现场调试和分析, 尽量现场分析, 新版本的profiler和较新的卡(Maxwell/Pascal+)所能支持的PC Sampling/Instruction Sampling

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    性能优化工具 MVC Mini Profiler

    Profiler的一个特别有用的功能是它与数据库框架的集成。 除了.NET原生的 DbConnection类,profiler还内置了对实体框架(Entity Framework)以及LINQ to SQL的支持。 为了检测常见的错误,如N+1反模式,profiler将检测仅有参数值存在差 异的多个查询。 MiniProfiler是以Apache License V2.0协议发布的,你可以在NuGet找到。 配置及使用可以看这里:http://code.google.com/p/mvc-mini-profiler 为建立快速的网站黄金参考标准,雅虎2007年为网站提高速度的13个简易规则。 ? Stack Overflow 用MVC Mini Profiler来促进开源,而在把每一页的右上角服务器渲染时间的简单行来迫使我们解决我们所有的性能衰退和遗漏。

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    【经验分享】NVIDIA Nsight Profiler新手入门

    Visual Profiler 是是一个图形化的剖析工具,可以显示你的应用程序中CPU和GPU的活动情况,利用分析引擎帮助你寻找优化的机会。 ? 可以说 Visual Profiler 在CUDA程序开发的过程中是一个极有利的工具,帮助你找到程序中性能不足之处。 注意:Visual Profiler在cuda安装时就自动帮你安装,你可以在菜单-》NVIDIA Corporation-》CUDA ToolKit下找到 本次小视频是来自某电网研究单位的陈同学给新手们演示 NVIDIA Nsight Profiler的使用。

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