From 4433f8042ab3aaeb0cdee99d7bc6f925e8a168e9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: qiaolongfei Date: Tue, 5 Jun 2018 15:51:49 +0800 Subject: [PATCH] optimize the doc --- doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md b/doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md index 464368ec028..8c90ea55a3d 100644 --- a/doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md +++ b/doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md @@ -5,7 +5,7 @@ 目前有很多内存泄露分析工具，比较经典的有[valgrind](http://valgrind.org/docs/manual/quick-start.html#quick-start.intro), [gperftools](https://gperftools.github.io/gperftools/)。 -因为Fluid是用Python驱动C++ core来运行，valgrind直接分析非常困难，需要自己编译debug版本的、带valgrind支持的专用版本，而且输出的信息中大部分是Python自己的符号和调用信息，分析起来很困难，所以不建议使用。 +因为Fluid是用Python驱动C++ core来运行，valgrind直接分析非常困难，需要自己编译debug版本的、带valgrind支持的专用Python版本，而且输出的信息中大部分是Python自己的符号和调用信息，分析起来很困难，另外使用valgrind会让程序运行速度变得非常慢，所以不建议使用。 本教程主要介绍[gperftools](https://gperftools.github.io/gperftools/)的使用。 -- GitLab