WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Профилирование кода C R

Я очень новичок в R, но не новичок в C. Я смотрю, могу ли я ускорить пакет для друга. Обычно с C я компилировал приложение с установленным флагом -pg, а затем передал gprof файл gmon.out.

Я попытался превратить библиотеку в отдельное приложение, но слишком много зависимостей, связанных внутри R (утилиты и даже какая-то странная библиотека fortran), поэтому отказался от этого пути.

Я также отредактировал ~/.R/Makevars, включив в него -pg. но это, кажется, не создает файл gmon.out везде, где я могу найти.

В этой ветке содержится больше всего информации , но я не нахожу это очень полезным (возможно, потому, что ему 10 лет). Я пытался запустить oprofile, но не смог.

Пожалуйста, может кто-нибудь указать мне в правильном направлении?

TL;DR: как профилировать код C в пакете R?

c r
31.10.2016

Ответы:


1

Спасибо u/bc2zb на Reddit за указание на этой презентации.

Итак, ответ следующий:

  • Напишите тестовый код в виде r-скрипта.
  • Установите libgoogle-perftools-dev и google-perftools
  • Запустите код таким образом: LD_PRELOAD="/usr/lib/libprofiler.so.0" CPUPROFILE=/tmp/rprof.log r testCode.R (может потребоваться su - или вместо этого просто измените вывод на ~/somefolder)
  • Затем запустите: google-pprof --cum --text /usr/bin/r /tmp/rprof.log | меньше
01.11.2016
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]