Memory management 如何在Julia中度量代码的一小部分的内存使用情况?
我想知道,如何通过代码的一小部分来衡量内存使用情况?假设我有50行代码,其中我只取了三行(随机)并找到它们正在使用的内存 在python中,可以使用以下语法来衡量使用情况:Memory management 如何在Julia中度量代码的一小部分的内存使用情况?,memory-management,julia,Memory Management,Julia,我想知道,如何通过代码的一小部分来衡量内存使用情况?假设我有50行代码,其中我只取了三行(随机)并找到它们正在使用的内存 在python中,可以使用以下语法来衡量使用情况: **代码** psutil.virtual_memory().total-psutil.virtual_memory().available)/1048/1048/1048 **代码** psutil.virtual_memory().total-psutil.virtual_memory().available)/1048
**代码**
psutil.virtual_memory().total-psutil.virtual_memory().available)/1048/1048/1048
**代码**
psutil.virtual_memory().total-psutil.virtual_memory().available)/1048/1048/1048
**代码**
我尝试过使用begin-end
循环,但首先,我不确定这是否是一个好方法,其次,我想知道如何使用benchmarktools
包提取内存使用情况
朱莉娅:
using BenchmarkTools
**code**
@btime begin
** code **
end
**code**
我如何以这种方式提取信息
期待您的建议
谢谢 我想一种解决方法是将要基准测试的代码放入函数中,并对该函数进行基准测试:
using BenchmarkTools
# code before
f() = # code to benchmark
@btime f() ;
# code after
要保存基准测试,您可能需要使用@benchmark
而不是@btime
,例如:
julia> t = @benchmark x = [sin(3.0)]
BenchmarkTools.Trial:
memory estimate: 96 bytes
allocs estimate: 1
--------------
minimum time: 26.594 ns (0.00% GC)
median time: 29.141 ns (0.00% GC)
mean time: 33.709 ns (5.34% GC)
maximum time: 1.709 μs (97.96% GC)
--------------
samples: 10000
evals/sample: 992
julia> t.allocs
1
julia> t.memory
96
julia> t.times
10000-element Vector{Float64}:
26.59375
26.616935483870968
26.617943548387096
26.66532258064516
26.691532258064516
⋮
1032.6875
1043.6219758064517
1242.3336693548388
1708.797379032258
谢谢你的建议。这是我只想在几行代码中尝试的东西,我想我可以尝试将它封装在函数中。但我在想,是否有什么东西可以直接实施。还有一件事,如何将
时间
存储为变量,以及提取内存使用量的方法是什么?编辑了我的答案,并提供了一个可能的解决方案