我希望能够看到我的Julia代码中哪些部分执行时间最长的详细信息。在Python中，cProfile会分解出代码中每个调用的函数所花费的时间; 在Julia中有类似的工具吗?
3个回答
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对于解释性语言（如Python、Matlab）和编译型语言（如Julia），分析其性能差异很大。特别是，您所描述的分析需要“插装”代码，这意味着在每行代码之前/之后插入额外语句（读取时钟）。这些额外语句会增加开销，但在慢速的解释性语言中，这种开销通常是可以管理的。在像Julia这样的快速语言中，您更希望尽一切可能避免“破坏”编译代码：通常，编译器进行的优化将被添加的插装破坏，因此插装代码将无法准确反映真实的性能成本。
如果您真的想使用插装分析器，则有旧版IProfile可进行逐行分析运行时间。然而，我建议您考虑使用内置的采样分析器；它具有许多优点，我从未遇到过IProfile真正更有用的情况。
采样分析器不会修改您的任何代码：您运行的是与不进行分析时完全相同的代码。相反，它会定期对当前执行点进行“快照”。当同一点一遍又一遍地出现时，很可能是瓶颈之一。这通常就是优化代码所需的全部信息。
如果您真的想使用插装分析器，则有旧版IProfile可进行逐行分析运行时间。然而，我建议您考虑使用内置的采样分析器；它具有许多优点，我从未遇到过IProfile真正更有用的情况。
采样分析器不会修改您的任何代码：您运行的是与不进行分析时完全相同的代码。相反，它会定期对当前执行点进行“快照”。当同一点一遍又一遍地出现时，很可能是瓶颈之一。这通常就是优化代码所需的全部信息。
- tholy
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@profile <expression> 可能会达到你想要的效果。但是有许多不同的方法可以做到这一点*。大多数可用的分析功能在这里。
更一般的指南在这里; 它将带领您了解回溯意味着什么以及如何控制输出。ProfileView.jl 包也可能很有用。
*注意：Profile实现了“采样”分析器（它检查代码中的位置间隔为1ms），其原因和缺点在指南中有解释，但这很可能是几乎所有用例所需要的。
- Alexander Morley
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你还可以尝试使用VTune放大器分析器来查看Julia程序的运行情况。 这需要构建Julia软件包。 请参阅说明https://software.intel.com/en-us/blogs/2013/10/10/profiling-julia-code-with-intel-vtune-amplifier。
- acid-art
网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的可以查看英文原文，
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