此教程会介绍如何使用Python的cProfile包，与Python库yep，google perftools来运行性能分析(Profiling)与调优。

运行性能分析可以让开发人员科学的，有条不紊的对程序进行性能优化。性能分析是性能调优的基础。因为在程序实际运行中，真正的瓶颈可能和程序员开发过程中想象的瓶颈相去甚远。

性能优化的步骤，通常是循环重复若干次『性能分析 –> 寻找瓶颈 —> 调优瓶颈 –> 性能分析确认调优效果』。其中性能分析是性能调优的至关重要的量化指标。

Paddle提供了Python语言绑定。用户使用Python进行神经网络编程，训练，测试。Python解释器通过pybind和swig调用Paddle的动态链接库，进而调用Paddle C++部分的代码。所以Paddle的性能分析与调优分为两个部分:

• Python代码的性能分析
• Python与C++混合代码的性能分析

Python代码的性能分析

生成性能分析文件

Python标准库中提供了性能分析的工具包，cProfile。生成Python性能分析的命令如下:

python -m cProfile -o profile.out main.py

其中-o标识了一个输出的文件名，用来存储本次性能分析的结果。如果不指定这个文件，cProfile会打印一些统计信息到stdout。这不方便我们进行后期处理(进行sort, split, cut等等)。

查看性能分析文件

当main.py运行完毕后，性能分析结果文件profile.out就生成出来了。我们可以使用cprofilev来查看性能分析结果。cprofilev是一个Python的第三方库。使用它会开启一个HTTP服务，将性能分析结果以网页的形式展示出来。

使用pip install cprofilev安装cprofilev工具。安装完成后，使用如下命令开启HTTP服务

cprofilev -a 0.0.0.0 -p 3214 -f profile.out main.py

其中-a标识HTTP服务绑定的IP。使用0.0.0.0允许外网访问这个HTTP服务。-p标识HTTP服务的端口。-f标识性能分析的结果文件。main.py标识被性能分析的源文件。

访问对应网址，即可显示性能分析的结果。性能分析结果格式如下:

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.284    0.284   29.514   29.514 main.py:1(<module>)
     4696    0.128    0.000   15.748    0.003 /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/fluid/executor.py:20(run)
     4696   12.040    0.003   12.040    0.003 {built-in method run}
        1    0.144    0.144    6.534    6.534 /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/__init__.py:14(<module>)

每一列的含义是:

| 列名 | 含义 | | — | — | | ncalls | 函数的调用次数 | | tottime | 函数实际使用的总时间。该时间去除掉本函数调用其他函数的时间 | | percall | tottime的每次调用平均时间 | | cumtime | 函数总时间。包含这个函数调用其他函数的时间 | | percall | cumtime的每次调用平均时间 | | filename:lineno(function) | 文件名, 行号，函数名 |

寻找性能瓶颈

通常tottime和cumtime是寻找瓶颈的关键指标。这两个指标代表了某一个函数真实的运行时间。

将性能分析结果按照tottime排序，效果如下:

     4696   12.040    0.003   12.040    0.003 {built-in method run}
   300005    0.874    0.000    1.681    0.000 /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/dataset/mnist.py:38(reader)
   107991    0.676    0.000    1.519    0.000 /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/fluid/framework.py:219(__init__)
     4697    0.626    0.000    2.291    0.000 /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/fluid/framework.py:428(sync_with_cpp)
        1    0.618    0.618    0.618    0.618 /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/fluid/__init__.py:1(<module>)

可以看到最耗时的函数是C++端的run函数。这需要联合我们第二节Python与C++混合代码的性能分析来进行调优。而sync_with_cpp函数的总共耗时很长，每次调用的耗时也很长。于是我们可以点击sync_with_cpp的详细信息，了解其调用关系。

Called By:

   Ordered by: internal time
   List reduced from 4497 to 2 due to restriction <'sync_with_cpp'>

Function                                                                                                 was called by...
                                                                                                             ncalls  tottime  cumtime
/home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/fluid/framework.py:428(sync_with_cpp)  <-    4697    0.626    2.291  /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/fluid/framework.py:562(sync_with_cpp)
/home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/fluid/framework.py:562(sync_with_cpp)  <-    4696    0.019    2.316  /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/fluid/framework.py:487(clone)
                                                                                                                  1    0.000    0.001  /home/yuyang/perf_test/.env/lib/python2.7/site-packages/paddle/v2/fluid/framework.py:534(append_backward)


Called:

   Ordered by: internal time
   List reduced from 4497 to 2 due to restriction <'sync_with_cpp'>

通常观察热点函数间的调用关系，和对应行的代码，就可以了解到问题代码在哪里。当我们做出性能修正后，再次进行性能分析(profiling)即可检查我们调优后的修正是否能够改善程序的性能。

Python与C++混合代码的性能分析

生成性能分析文件

C++的性能分析工具非常多。常见的包括gprof, valgrind, google-perftools。但是调试Python中使用的动态链接库与直接调试原始二进制相比增加了很多复杂度。幸而Python的一个第三方库yep提供了方便的和google-perftools交互的方法。于是这里使用yep进行Python与C++混合代码的性能分析

使用yep前需要安装google-perftools与yep包。ubuntu下安装命令为

apt install libgoogle-perftools-dev
pip install yep

安装完毕后，我们可以通过

python -m yep -v main.py

生成性能分析文件。生成的性能分析文件为main.py.prof。

命令行中的-v指定在生成性能分析文件之后，在命令行显示分析结果。我们可以在命令行中简单的看一下生成效果。因为C++与Python不同，编译时可能会去掉调试信息，运行时也可能因为多线程产生混乱不可读的性能分析结果。为了生成更可读的性能分析结果，可以采取下面几点措施:

1. 编译时指定-g生成调试信息。使用cmake的话，可以将CMAKE_BUILD_TYPE指定为RelWithDebInfo。
2. 编译时一定要开启优化。单纯的Debug编译性能会和-O2或者-O3有非常大的差别。Debug模式下的性能测试是没有意义的。
3. 运行性能分析的时候，先从单线程开始，再开启多线程，进而多机。毕竟单线程调试更容易。可以设置OMP_NUM_THREADS=1这个环境变量关闭openmp优化。

查看性能分析文件

在运行完性能分析后，会生成性能分析结果文件。我们可以使用pprof来显示性能分析结果。注意，这里使用了用Go语言重构后的pprof，因为这个工具具有web服务界面，且展示效果更好。

安装pprof的命令和一般的Go程序是一样的，其命令如下:

go get github.com/google/pprof

进而我们可以使用如下命令开启一个HTTP服务:

pprof -http=0.0.0.0:3213 `which python`  ./main.py.prof

这行命令中，-http指开启HTTP服务。which python会产生当前Python二进制的完整路径，进而指定了Python可执行文件的路径。./main.py.prof输入了性能分析结果。

访问对应的网址，我们可以查看性能分析的结果。结果如下图所示:

寻找性能瓶颈

与寻找Python代码的性能瓶颈类似，寻找Python与C++混合代码的性能瓶颈也是要看tottime和cumtime。而pprof展示的调用图也可以帮助我们发现性能中的问题。

例如下图中，

在一次训练中，乘法和乘法梯度的计算占用2%-4%左右的计算时间。而MomentumOp占用了17%左右的计算时间。显然，MomentumOp的性能有问题。

在pprof中，对于性能的关键路径都做出了红色标记。先检查关键路径的性能问题，再检查其他部分的性能问题，可以更有次序的完成性能的优化。

总结

至此，两种性能分析的方式都介绍完毕了。希望通过这两种性能分析的方式，Paddle的开发人员和使用人员可以有次序的，科学的发现和解决性能问题。