当.NET =1时,我无法运行COR_ENABLE_PROFILING框架Winform.NET Runtime version 4.0.30319.0 - Loading profiler failed.COR_ENABLE_PROFILING was set properly, but COR_PROFILE
但是分析(.Net内存分配(采样))失败,出现以下消息。
Profiling started.Profiling process ID 3332 (WindowsFormsApplication1).
Process ID 3332 has exited.Data written to D:\Finder.Net\WindowsFormsApplication1\WindowsFormsApplication1100702(3).vsp.Profiling fini
使用导入pandas_profiling进行安装后,df.profile_report()会立即失败What else I've tried that does work is as follows: from pandas\_profiling import ProfileReport ...steps```javascriptfrom pandas_profiling impor
为了监控我的dotnet核心应用程序,我使用了.NET clr profilingapi来获取方法级别的跟踪,并计算任何方法完成其执行所需的时间。我无法获得异步方法所用的时间。Task<String> RunQueryAsync() // in the PostDataAsyncWithHeader I'm making async apiPostDataAsyncWithHeade
它为我提供了分析方法的选择。如果我选择默认的CPU采样,那么性能分析就会起作用,并且我可以看到结果。但是,如果我选择第三个选项,.NET内存分配,那么在我的应用程序完成后,我会在Visual Studio输出窗口中看到空的结果和以下错误:symbols may not resolve.Please use vsperfclrenv before profiling
print使用cProfile,并根据RDD的文档工作,但是在运行了一系列DataFrame API操作之后,似乎没有办法让分析器打印结果。prints outsc.show_profiles() # here is where the profiling prints out in DataFrameA
我有一个经过训练的网络,我正在用它来预测图像数据。我想加快预测速度,但我不知道如何在预测上运行tensorboard profiler。由于模型的大小,我不喜欢重新运行训练来进行优化。这与之前的question类似,但我再问一次,因为那个问题没有得到相关的答案。 当我遵循this分析示例时,我得到了一个分析,但是当我使用相同的回调添加一个预测步骤时,它不会分析预测。 (previous lines are loading and setting up an MNIST model as in the linked colab)
tboard_callback = tf.keras.call