profiling

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Firefox Quantum으로 Javascript 애플리케이션을 프로파일하려고합니다. 내가 가장 관심이있는 부분은 웹 근로자들입니다. 내가 모든 것을 올바르게하고 있는지 확신 할 수는 없지만 빌트인 프로파일 러를 사용하여 유용한 데이터를 얻을 수있는 방법을 찾을 수는 없습니다. 나를 webworker 내부를 들여다 도움을 줄 수있는 숨겨진 기능이 있나요

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tensorflow의 tfprof가 이론적 인 FLOPS를 출력합니까?

기계 학습 알고리즘을 프로파일 링하기 위해 tfprof를 사용했습니다. 다음은 샘플 출력입니다. ================== 모델 분석 보고서 ==================== 노드 이름 | (-/3163.86b 플롭) InceptionResnetV2/InceptionResnetV2/Mixed_6a/Branch_1/Conv2d_0b_3x3/컨볼 루

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파이썬을 고정 콜 깊이로 프로파일 링

표준 프로파일 러의 출력은 일반적으로 저수준 함수에 소요되는 시간에 대한 세부 사항으로 막혀 있습니다. 크고 복잡한 프로젝트에서 코드의 어느 부분이 다른 부분보다 오래 걸리는 지에 대한 일반적인 아이디어를 얻고 싶습니다. 특히 특정 호출 깊이로 제한된 결과를보고하도록 프로파일 러에 지시하는 방법이 있는지 궁금합니다. 예를 들어 depth = 0으로 설정하면

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프로파일 러를 사용하여 메모리 누수를 찾을 수있는 방법

이미 메모리를 덤프하고 메모리 누수가 있는지를 확인했습니다. 스크린 샷을 보면 한 조각 만 있지만 같은 유형의 발표자가 9 명 있다는 것을 알 수 있습니다. 오직 하나만 있어야합니다. 발표자 인스턴스 중 하나를 검사하면 프로파일 러에서 발표자에 대한 참조를 표시합니다. 이것들은 모두 RxAndroid 메소드의 콜백 메소드입니다. 조각의 onDestroyVi

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jmap -permstat을 hprof 이미지로 변환하는 방법

jmap -permstat을 hprof 덤프에 사용하여 permgen 통계를 가져올 수 있습니다. PID에 대해 수행 할 수 있음을 알고 있습니다. 감사합니다.

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cProfile.Profile()의 출력을 Python 스크립트의 * .prof 파일에 저장하는 방법

안녕하세요, 아래 주어진대로 python 스크립트를 프로파일 링하는 명령 줄 방법의 사용법을 알고 있습니다. python -m cProfile -o program.prof my_program.py 그러나 나는 아래로 cprofile 명령 모듈을 사용하여 파이썬 코드의 특정 부분을 프로파일 링하고있다. 어떻게 import cProfile, pstats, io

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프로파일 유도 최적화를 사용하여 Python을 빌드 할 때 컴퓨터를 그대로 두어야합니까?

이것은 어리석은 질문 일 수도 있습니다. PGO (또는 ATLAS 또는 FFTW도 그렇다고 생각합니다)으로 파이썬과 같은 자체 튜닝을 구축하면 컴퓨터가 유휴 상태 여야합니다 (측정을 방해하지 않아야합니까?) 또는 운명을 재생 시간을 전달할 수 있습니까? 파이썬 소스 배포판에서 링크 된 README는 언급하기에는 너무 사소한 것으로 간주되는 것처럼 보이지만,

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런타임시 특정 객체에 대한 정확한 참조를 확인하는 방법은 무엇입니까?

꽤 복잡한 WPF 컨트롤이 있습니다. 특정 (잘 알려진) 조건에서 메모리 누출을 촉진합니다. 그러나 dotTrace 또는 elseones와 같은 인기있는 메모리 프로파일 러는 누출 소스를 발견하지 못합니다. 내 질문은 : 어떻게 든 살아있는 개체에 실제 참조 목록을 볼 수 있습니까? 그런 도구가 있습니까?

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ResNet 실행 시간 프로파일 링

Intel i7 CPU에서 ResNet을 교육하고 평가하기 위해 CIFAR-10 데이터 세트를 사용했습니다. (ResNet 모델은 Tensorflow에 있습니다 : https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/resnet) 이제 저는 app의 프로파일 링, 즉 상위 기능의 실행 시간 결정에 관심이

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크롬 : // timeline.json

에 지금까지 내가 크롬 Trace Event Profiling Toolchrome://tracing으로 표시 차선의 수는 항상 timeline.json 같은로드 파일에 정의 process_name의 수가 일치하는 것으로 가정 한 process_names보다 차선을 표시 추적. 이는 TensorFlow에 기록되고 timeline.generate_chrome_