Đo thời gian thực hiện chức năng trong R

Có cách nào được chuẩn hóa trong R về thời gian thực hiện chức năng không?

Rõ ràng là tôi có thể lấy system.timetrước và sau khi thực hiện và sau đó lấy sự khác biệt của những thứ đó, nhưng tôi muốn biết liệu có cách nào đó hoặc chức năng được tiêu chuẩn hóa (muốn không phát minh ra bánh xe).

Tôi dường như nhớ rằng tôi đã từng sử dụng một cái gì đó như dưới đây:

somesysfunction("myfunction(with,arguments)")
> Start time : 2001-01-01 00:00:00  # output of somesysfunction
> "Result" "of" "myfunction"        # output of myfunction
> End time : 2001-01-01 00:00:10    # output of somesysfunction
> Total Execution time : 10 seconds # output of somesysfunction

Một cách khác có thể làm điều này là sử dụng Sys.time ():

start.time <- Sys.time()
...Relevent codes...
end.time <- Sys.time()
time.taken <- end.time - start.time
time.taken

Không phải là cách thanh lịch nhất để làm điều đó, so với câu trả lời ở trên, nhưng chắc chắn là một cách để làm điều đó.

Các chức năng tích hợp system.time()sẽ làm điều đó.

Sử dụng như: system.time(result <- myfunction(with, arguments))

Như Andrie đã nói, system.time()hoạt động tốt. Đối với chức năng ngắn, tôi thích đặt replicate()nó vào:

system.time( replicate(10000, myfunction(with,arguments) ) )

Một cách tốt hơn để đo thời gian thực hiện, là sử dụng gói rbenchmark . Gói này (dễ dàng) cho phép bạn chỉ định số lần lặp lại bài kiểm tra của mình và điểm chuẩn tương đối sẽ là bao nhiêu.

Xem thêm một câu hỏi liên quan tại stats.stackexchange

microbenchmark là gói nhẹ (~ 50kB) và ít nhiều là một cách tiêu chuẩn trong R để đo điểm chuẩn cho nhiều biểu thức và chức năng:

microbenchmark(myfunction(with,arguments))

Ví dụ:

> microbenchmark::microbenchmark(log10(5), log(5)/log(10), times = 10000)
Unit: nanoseconds
           expr min lq    mean median uq   max neval cld
       log10(5)   0  0 25.5738      0  1 10265 10000   a
 log(5)/log(10)   0  0 28.1838      0  1 10265 10000

Ở đây cả hai biểu thức được đánh giá 10000 lần, với thời gian thực hiện trung bình là khoảng 25-30 ns.

Ngoài ra còn có proc.time()

Bạn có thể sử dụng theo cách tương tự Sys.timenhưng nó mang lại cho bạn một kết quả tương tự system.time.

ptm <- proc.time()
#your function here
proc.time() - ptm

sự khác biệt chính giữa việc sử dụng

system.time({ #your function here })

là proc.time()phương pháp vẫn không thực hiện chức năng của mình thay vì chỉ đo thời gian ... và bằng cách này, tôi muốn sử dụng system.timevới {}bên trong, do đó bạn có thể đặt một bộ điều ...

Gói "tictoc" cung cấp cho bạn một cách rất đơn giản để đo thời gian thực hiện. Tài liệu có trong: https://cran.fhcrc.org/web/packages/tictoc/tictoc.pdf .

install.packages("tictoc")
require(tictoc)
tic()
rnorm(1000,0,1)
toc()

Để tiết kiệm thời gian trôi qua vào một biến bạn có thể làm:

install.packages("tictoc")
require(tictoc)
tic()
rnorm(1000,0,1)
exectime <- toc()
exectime <- exectime$toc - exectime$tic

Mặc dù các giải pháp khác hữu ích cho một chức năng duy nhất, tôi khuyên bạn nên sử dụng đoạn mã sau đây chung chung và hiệu quả hơn:

Rprof(tf <- "log.log", memory.profiling = TRUE)
# the code you want to profile must be in between
Rprof (NULL) ; print(summaryRprof(tf))

Một cách đơn giản nhưng rất mạnh mẽ khác để làm điều này là sử dụng gói profvis. Nó không chỉ đo thời gian thực thi mã của bạn mà cung cấp cho bạn chi tiết cho từng chức năng bạn thực hiện. Nó cũng có thể được sử dụng cho Shiny.

library(profvis)

profvis({
  #your code here
})

Nhấp chuột đây để xem một số ví dụ.

Bạn có thể sử dụng kiểu MATLAB tic- các tochàm, nếu bạn thích. Xem câu hỏi SO khác này

Chức năng bấm giờ trong R