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update memory profile url

上级 9a8b3bca
......@@ -72,7 +72,7 @@ env HEAPPROFILE="./perf_log/test.log" HEAP_PROFILE_ALLOCATION_INTERVAL=209715200
```
pprof --pdf python test.log.0012.heap
```
上述命令会生成一个profile00x.pdf的文件,可以直接打开,例如:[allocator](https://github.com/jacquesqiao/Paddle/blob/tutorial-of-memory-profile/doc/fluid/howto/optimization/memory_cpu_allocator.pdf)。从下图可以看出,在CPU版本fluid的运行过程中,分配存储最多的模块式CPUAllocator. 而别的模块相对而言分配内存较少,所以被忽略了,这对于分配内存泄漏是很不方便的,因为泄漏是一个缓慢的过程,在这种图中是无法看到的。
上述命令会生成一个profile00x.pdf的文件,可以直接打开,例如:[memory_cpu_allocator](https://github.com/jacquesqiao/Paddle/blob/bd2ea0e1f84bb6522a66d44a072598153634cade/doc/fluid/howto/optimization/memory_cpu_allocator.pdf)。从下图可以看出,在CPU版本fluid的运行过程中,分配存储最多的模块式CPUAllocator. 而别的模块相对而言分配内存较少,所以被忽略了,这对于分配内存泄漏是很不方便的,因为泄漏是一个缓慢的过程,在这种图中是无法看到的。
![result](https://user-images.githubusercontent.com/3048612/40964027-a54033e4-68dc-11e8-836a-144910c4bb8c.png)
......@@ -80,7 +80,7 @@ env HEAPPROFILE="./perf_log/test.log" HEAP_PROFILE_ALLOCATION_INTERVAL=209715200
```
pprof --pdf --base test.log.0010.heap python test.log.1045.heap
```
生成的结果为:[`memory_leak_protobuf`](https://github.com/jacquesqiao/Paddle/blob/tutorial-of-memory-profile/doc/fluid/howto/optimization/memory_leak_protobuf.pdf)
生成的结果为:[`memory_leak_protobuf`](https://github.com/jacquesqiao/Paddle/blob/bd2ea0e1f84bb6522a66d44a072598153634cade/doc/fluid/howto/optimization/memory_leak_protobuf.pdf)
从图中可以看出:ProgramDesc这个结构,在两个版本之间增长了200MB+,所以这里有很大的内存泄漏的可能性,最终结果也确实证明是这里造成了泄漏。
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