Question

我刚刚运行gprof来分析我的一些代码。以下是平面轮廓的前几行。超过75％的时间被第一个功能使用。那是什么功能？什么告诉我如何滥用Eigen库？

Flat profile:

Each sample counts as 0.01 seconds.
  %   cumulative   self              self     total           
 time   seconds   seconds    calls  Ts/call  Ts/call  name    
 75.16    368.61   368.61                             void Eigen::internal::call_assignment_no_alias<Eigen::Matrix<double, -1, 1, 0, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1, 0, -1, 1>, Eigen::internal::assign_op<double> >(Eigen::Matrix<double, -1, 1, 0, -1, 1>&, Eigen::Matrix<double, -1, 1, 0, -1, 1> const&, Eigen::internal::assign_op<double> const&)

这是一个更好的格式化的函数名称：

void Eigen::internal::call_assignment_no_alias<Eigen::Matrix<double, -1, 1, 0, -1, 1>, 
                                               Eigen::Matrix<double, -1, 1, 0, -1, 1>, 
                                               Eigen::internal::assign_op<double>      >(Eigen::Matrix<double, -1, 1, 0, -1, 1>&, 
                                                                                         Eigen::Matrix<double, -1, 1, 0, -1, 1> const&, 
                                                                                         Eigen::internal::assign_op<double> const&)

Answer 1

此功能将一个MatrixXd分配给另一个：

MatrixXd a, b;
b = a;

因此意味着大部分时间用于复制矩阵。

因此，请确保您使用优化ON（-O3）进行编译，否则您的分析结果毫无意义。如果是这样，那么请确保通过引用而不是按值传递矩阵，如果使用std::vector<MatrixXd>等，请小心。

解释gprof输出并识别该特征函数

1 个答案: