タグ付けされた質問 「performance-testing」

try-catchの影響をテストするためにいくつかのコードを書きましたが、驚くべき結果がいくつかありました。 static void Main(string[] args) { Thread.CurrentThread.Priority = ThreadPriority.Highest; Process.GetCurrentProcess().PriorityClass = ProcessPriorityClass.RealTime; long start = 0, stop = 0, elapsed = 0; double avg = 0.0; long temp = Fibo(1); for (int i = 1; i < 100000000; i++) { start = Stopwatch.GetTimestamp(); temp = Fibo(100); stop = Stopwatch.GetTimestamp(); elapsed …

1504 c#  .net  clr  try-catch  performance-testing 

Linuxの「time」コマンドのように、PowerShellでコマンドの実行を時間測定する簡単な方法はありますか？ 私はこれを思いつきました： $s=Get-Date; .\do_something.ps1 ; $e=Get-Date; ($e - $s).TotalSeconds しかし、私はもっと簡単なものを望みます time .\do_something.ps1

217 powershell  time  performance-testing 

Pytorchに切り替える理由として多くのユーザーから引用されていますが、私は熱心な実行のために最も重要な実用的な品質、速度を犠牲にする理由と説明をまだ見つけていません。 以下は、TF1とTF2を比較したコードベンチマークのパフォーマンスです。TF1は、47％から276％速く実行されています。 私の質問は、グラフまたはハードウェアレベルで、このような大幅な速度低下をもたらすのは何ですか？ 詳細な答えを探しています-すでに幅広い概念に精通しています。関連Git 仕様：CUDA 10.0.130、cuDNN 7.4.2、Python 3.7.4、Windows 10、GTX 1070 ベンチマーク結果： 更新：以下のコードに従ってEager Executionを無効にしても効果はありません。ただし、動作に一貫性がありません。グラフモードで実行するとかなり役立つ場合もあれば、Eagerに比べて実行速度が遅い場合もあります。 TF開発者はどこにも現れないので、私はこの問題を自分で調査します。リンクされたGithubの問題の進捗状況を追跡できます。 更新2：説明に沿って、共有する大量の実験結果。今日行われるべきです。 ベンチマークコード： # use tensorflow.keras... to benchmark tf.keras; used GPU for all above benchmarks from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Bidirectional, Conv1D from keras.layers import Flatten, Dropout from keras.models import Model from keras.optimizers import Adam import …

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JMeterを使用します。 http://jmeter.apache.org/usermanual/get-started.htmlのユーザーマニュアルの指示に従って、製品版をダウンロードしました しかし、どうすればソフトウェアを開始してインストールできますか？ 私はJavaを知らないので、ダウンロードで何をするべきかについての指示を見つけることができません。 私はMacを使用しています。 製品を使用可能なプログラムとしてインストールするにはどうすればよいですか？

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