profiling

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Firefox QuantumでJavascriptアプリをプロファイルしようとしています。私が最も興味を持っている部分は、Webワーカーの中で実行されます。私はすべてを正しく実行しているかどうかはわかりませんが、プロファイラを組み込んだ有用なデータを得る方法は見つけられません。私が見ることができるすべては、このです：は私がwebworker内部を見ることができます隠された機能はありますか？

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テンソルフローのtfprofは理論上のFLOPSを出力しますか？

マシン学習アルゴリズムをプロファイルするためにtfprofを使用しました。これはサンプル出力です ==================モデル分析レポート==================== ノード名| （ -/3163.86bプ） InceptionResnetV2/InceptionResnetV2/Mixed_6a/Branch_1/Conv2d_0b_3x3 /畳み込み（173.41b/

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Pythonの固定コール深度へのプロファイリング

標準プロファイラーの出力は、通常、低レベル関数が費やした時間に関する詳細で詰まっています。大規模で複雑なプロジェクトでは、まず自分のコードのどの部分が他の部分よりも長くかかるのかという一般的な考えを得たいと思います。具体的には、特定のコール深度に限定して結果を報告するようにプロファイラに指示する方法があるのだろうかと思います。たとえば、depth = 0を設定すると、Pythonスクリプト全体の

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プロファイラを使用してメモリリークを見つける方法

私はすでにたくさんのメモリをダンプしており、確かにメモリリークがあると考えました。スクリーンショットを見ると、1つのフラグメントだけが表示されますが、同じタイプの9つのプレゼンターが表示されます。 1つしかないはずです。プレゼンターのインスタンスの1つを検査すると、プロファイラーは私にプレゼンターへの参照を示します。これらはすべてRxAndroidメソッドのコールバックメソッドです。私はフラグメ

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jmap -permstatからhprofイメージへの方法

jmap -permstatをhprofダンプに使用して、どのようにpermgenの統計情報を取得できますか？私はそれがPIDに対して行うことができます知っています。よろしく、

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cProfile.Profile（）の出力をPythonスクリプトの* .profファイルに保存する方法

こんにちは私は以下のようにpythonスクリプトをプロファイルするためのコマンドラインメソッドの使用法を知っています。 python -m cProfile -o program.prof my_program.py 下記しかし私はcProfileモジュールを使用してPythonでコードの特定の部分をプロファイリングです。私が代わりにプロファイリング結果を分析し、印刷するpstats.Stats(

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プロファイルに基づく最適化を使用してPythonをビルドする場合、コンピュータをそのままにしておく必要がありますか？

私はPythonのようなセルフチューニングをPGO（またはATLASでもFFTWでもやっていると信じています）でビルドすると、コンピュータがアイドル状態でなければならないのでしょうか（測定に干渉しないようにする必要がありますか？）またはDoomをプレイする時間を過ごすことはできますか？ pythonのソース配布物からのリンクされたREADMEはこれをあまりにも些細なことであると考えているようです

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実行時に特定のオブジェクトに対して正確な強い参照を表示するにはどうすればよいですか？

ここではかなり複雑なWPFコントロールがあります。特定の（よく知られた）条件下では、メモリリークを促進します。しかし、dotTraceやelseonesのような一般的なメモリプロファイラは、リークの原因を発見できません。私の質問は、どういうわけか、与えられた生きているオブジェクトの実際の参照のリストを見ることができますか？そのような道具はありますか？

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ResNetの実行時間のプロファイリング

CIFAR-10データセットを使用して、Intel i7 CPUのResNetをトレーニングし評価しました。（ResNetモデルはTensorflowにあります：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/resnet）ここでは、トッププロファイリングの実行時間を決定するアプリのプロファイリングに興味があります。関数sor

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クローム：// timeline.json

にこれまでのところ、私はクロームTrace Event Profiling Toolchrome://tracingで表示されるレーンの数は常にtimeline.jsonのようなロードされたファイルに定義されてprocess_name Sの数が一致していることを前提としているprocess_names以上のレーンを表示するトレース。これはTensorFlowに記録され、timeline.gener