ipython / ipython/ipyparallel

Strategies for profiling functions in ipyparallel

Đang mở
#87 1 bình luận 1 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
question
Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
2.6k
Fork
1k
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

I have a function that is going slow and I would like to figure out what is holding it up. I have profiled the underlying non-parallel function and it goes about as fast as it can on data of a size which it can handle. However, it really needs to work on blocks of data in parallel to get done in a reasonable amount of time and to work on data of any significance. So, I really need to profile it while it is running in parallel with `ipyparallel`. Are there any suggested ways to go about this? Is it possible to use some existing tool like `line_profiler`? If not, what other tools might be look at? Does `ipyparallel` have any tricks for doing this sort of thing?

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Đánh giá

Issue này chưa được đánh giá.

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.