如何在 Julia 中检测类型不稳定的函数
How to detect type unstable functions in Julia
设置： 假设我有一个相当详细的软件（在 Julia 中），涉及多个模块的交互。我觉得它 运行ning 比它应该的慢。通常是 first culprit to check for is type unstable functions，即编译器无法提前确定输出类型的函数。
问题：如何检测这些类型的不稳定函数？
我目前在做什么：我使用分析工具，例如@tholy 的 ProfileView.jl 包，用于检测瓶颈，假设类型不稳定的函数会出现在这里（由于它们的 运行-time 过多）。但真正好的是某种调试工具，在例程 运行 之后，它会吐出编译器无法提前确定输出类型的函数列表。这可能吗？
您可以尝试 TypeCheck.jl 探查器说速度慢的位。
Julia 0.4 也有 @code_warntype。
除了 IainDunning 的出色建议外，运行 julia 使用 --track-allocation=user 并使用 Coverage 包中的 analyze_malloc 分析结果是快速完成的好方法获得高级概述。原则是类型不稳定会触发内存分配，因此寻找具有意外、大量分配的代码行是找到类型不稳定最严重实例的好方法。
您可以找到有关 track-allocation in the manual, and even more performance-analysis options described 的更多信息。
设置： 假设我有一个相当详细的软件（在 Julia 中），涉及多个模块的交互。我觉得它 运行ning 比它应该的慢。通常是 first culprit to check for is type unstable functions，即编译器无法提前确定输出类型的函数。
问题：如何检测这些类型的不稳定函数？
我目前在做什么：我使用分析工具，例如@tholy 的 ProfileView.jl 包，用于检测瓶颈，假设类型不稳定的函数会出现在这里（由于它们的 运行-time 过多）。但真正好的是某种调试工具，在例程 运行 之后，它会吐出编译器无法提前确定输出类型的函数列表。这可能吗？
您可以尝试 TypeCheck.jl 探查器说速度慢的位。
Julia 0.4 也有 @code_warntype。
除了 IainDunning 的出色建议外，运行 julia 使用 --track-allocation=user 并使用 Coverage 包中的 analyze_malloc 分析结果是快速完成的好方法获得高级概述。原则是类型不稳定会触发内存分配，因此寻找具有意外、大量分配的代码行是找到类型不稳定最严重实例的好方法。
您可以找到有关 track-allocation in the manual, and even more performance-analysis options described 的更多信息。