本节介绍各种优化性能的方法。使用性能指南开始您的调查,然后深入了解高性能模型中详细描述的技术: 性能指南,其中包含一系列优化您的TensorFlow代码的最佳实践。
我们会经常进行性能优化。webpack的最新稳定版本是: 保持最新的Node.js也能够保证性能。除此之外,保证你的包管理工具(例如npm或者yarn)为最新也能保证性能。
请注意,由于发布的Electron版本经过大量优化,调试并不总是那么容易。调试器将无法向您显示所有变量的内容,并且由于内联,尾调用和其他编译器优化,执行路径看起来很奇怪。
因此,请对程序进行分析,查看性能瓶颈所在,并集中精力优化它们。 Erlang/OTP包含了几个帮助查找瓶颈的工具: fprof提供关于程序时间花费在哪里的最详细信息,但它会显著减慢它所描述的程序。
[k5y8ibr0hw.png] MongoDB将数据存储为一个文档。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。
配置文件引导优化(PGO)对SQLite没有帮助。PGO产生的二进制文件大约大1%,慢了大约0.33%。 GCC-7生成的二进制文件比GCC-5更小更快,但差别不是很大。
相比之下,一些工具像ClosureCompiler和RollupJS可以提升(hoist)或者预编译所有模块到一个闭包中,提升你的代码在浏览器中的执行速度。
MongoDB查询分析 MongoDB查询分析可以确保我们建议的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具。 MongoDB查询分析常用函数有:explain()和hint()。
而在_生产环境_中,我们的目标则转向于关注更小的bundle,更轻量的sourcemap,以及更优化的资源,以改善加载时间。
从长远来看,我们正在研究自动重写图形的工具,以便在不同格式之间进行切换,并利用微操作优化的优势,其中GPU操作系统可能NHWC比通常最高效的操作更快NCHW。

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