根据网上信息整理所成. 功能与优劣 gprof实际上只是一个用于读取profile结果文件的工具.gprof采用混合方法来收集程序的统计信息,它使用检测方法,在编译过程中在函数入口处插入计数器用于收集每个函数的被调用情况和被调用次数:也使用采样方法,在运行时按一定间隔去检查程序计数器并在分析时找出程序计数器对应的函数来统计函数占用的时间.需要注意的是,gprof统计的只是CPU的占用时间,对I/O瓶颈貌似无能为力,耗时甚久的I/O操作很可能只占据极少的CPU时间. 使用 正常运行编译好的程序,程…

出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章.本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面.如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列. 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Gregg 更新 Linux 性能调优工具的博文,搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章,主要是结合博文对涉及到的原理和性…

TensorFlow学习笔记2-性能分析工具 性能分析工具 在spyder中运行以下代码: import tensorflow as tf from tensorflow.python.client import timeline #构造计算图 x = tf.random_normal([1000, 1000]) y = tf.random_normal([1000, 1000]) res = tf.matmul(x, y) #运行计算图, 同时进行跟踪 with tf.Session() as…

TensorFlow学习笔记0-安装TensorFlow环境 作者: YunYuan 转载请注明来源,谢谢! 写在前面 系统: Windows Enterprise 10 x64 CPU:Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU @ 3.20GHz GPU: NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 所以本笔记记录Win10 64位系统下,TensorFlow的GPU版开发环境的搭建. TensorFlow-GPU环境安装 首先下载安装Anaconda,版本不受限制…

Roslyn的PM(程序经理) Bill Chiles,Roslyn使用纯托管代码开发,但性能超过之前使用C++编写的原生实现,这有什么秘诀呢?他最近写了一篇文章叫做<Essential Performance Facts and .NET Framework Tips>里头推荐了一个性能分析工具<Improving Your App's Performance with PerfView>.PerfView能够收集Windows事件跟踪(ETW)数据来追踪程序的调用流向,这些程序…

老李分享:<Java Performance>笔记1——性能分析基础   1.性能分析两种方法: (1).自顶向下: 应用开发人员通过着眼于软件栈顶层的应用,从上往下寻找性能优化的机会. (2).自底向上: 性能专家从软件栈底层的CPU统计数据(例如CPU高速缓存未命中率.CPU指令效率)开始,逐渐上升到应用自身的结构或应用常见的使用方式. 2.CPU使用率: 大多数操作系统的CPU使用率分为用户态CPU使用率和系统态CPU使用率. 用户态CPU使用率:执行应用程序代码的时间占总CPU时间的百…

测试环境:Ubuntu16.04(在VMWare虚拟机使用perf top存在无法显示问题) Kernel:3.13.0-32 系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化.性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码.代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能. 在性能剖析阶段,需要借助于现有的profiling工具,如perf等.在代码优化阶段往往需要借助开发者的经验,编写简洁高效的代码,甚至在汇…

出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章.本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面.如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列. 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Gregg 更新 Linux 性能调优工具的博文,搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章,主要是结合博文对涉及到的原理和性…

转自:http://rdc.hundsun.com/portal/article/731.html?ref=myread 出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章.本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面.如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列. 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Gregg 更新…

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 softmax   这里用到的tf基本知识 tf.tensor-张量,其实就是矩阵.官方说法是原料 tf.Varible-变量,用来记录数据,参数.其实也是个矩阵.不过要初始化后才有具体的值 tf.Session()-会话,就是个模型,我们可以在里面添加数据流动方向,运算节点 香农熵 香农熵是计算信息…