Mengukur waktu eksekusi fungsi di R

Apakah ada cara standar dalam R mengukur waktu eksekusi fungsi?

Jelas saya dapat mengambil system.timesebelum dan sesudah eksekusi dan kemudian mengambil perbedaannya, tetapi saya ingin tahu apakah ada beberapa cara atau fungsi standar (ingin tidak menemukan roda).

Sepertinya saya ingat bahwa saya pernah menggunakan sesuatu seperti di bawah ini:

somesysfunction("myfunction(with,arguments)")
> Start time : 2001-01-01 00:00:00  # output of somesysfunction
> "Result" "of" "myfunction"        # output of myfunction
> End time : 2001-01-01 00:00:10    # output of somesysfunction
> Total Execution time : 10 seconds # output of somesysfunction

Cara lain yang memungkinkan untuk melakukan ini adalah dengan menggunakan Sys.time ():

start.time <- Sys.time()
...Relevent codes...
end.time <- Sys.time()
time.taken <- end.time - start.time
time.taken

Bukan cara yang paling elegan untuk melakukannya, dibandingkan dengan jawaban di atas, tetapi jelas cara untuk melakukannya.

Fungsi bawaan system.time()akan melakukannya.

Gunakan seperti: system.time(result <- myfunction(with, arguments))

Seperti yang dikatakan Andrie, system.time()bekerja dengan baik. Untuk fungsi pendek, saya lebih suka memasukkan replicate():

system.time( replicate(10000, myfunction(with,arguments) ) )

Cara yang sedikit lebih baik untuk mengukur waktu eksekusi, adalah dengan menggunakan paket rbenchmark . Paket ini (mudah) memungkinkan Anda menentukan berapa kali mereplikasi tes Anda dan akan menjadi patokan relatif seharusnya.

Lihat juga pertanyaan terkait di stats.stackexchange

microbenchmark adalah paket ringan (~ 50kB) dan lebih-atau-kurang cara standar dalam R untuk membandingkan berbagai ekspresi dan fungsi:

microbenchmark(myfunction(with,arguments))

Sebagai contoh:

> microbenchmark::microbenchmark(log10(5), log(5)/log(10), times = 10000)
Unit: nanoseconds
           expr min lq    mean median uq   max neval cld
       log10(5)   0  0 25.5738      0  1 10265 10000   a
 log(5)/log(10)   0  0 28.1838      0  1 10265 10000

Di sini kedua ekspresi dievaluasi 10.000 kali, dengan waktu eksekusi rata-rata sekitar 25-30 ns.

Ada juga proc.time()

Anda dapat menggunakan dengan cara yang sama seperti Sys.timetetapi memberi Anda hasil yang mirip dengan system.time.

ptm <- proc.time()
#your function here
proc.time() - ptm

perbedaan utama antara menggunakan

system.time({ #your function here })

adalah bahwa proc.time()metode ini masih menjalankan fungsi Anda bukan hanya mengukur waktu ... dan omong-omong, saya suka menggunakan system.timedengan {}di dalam sehingga Anda dapat menempatkan satu set hal ...

Paket "tictoc" memberi Anda cara yang sangat sederhana untuk mengukur waktu eksekusi. Dokumentasinya ada di: https://cran.fhcrc.org/web/packages/tictoc/tictoc.pdf .

install.packages("tictoc")
require(tictoc)
tic()
rnorm(1000,0,1)
toc()

Untuk menghemat waktu yang telah berlalu ke dalam variabel, Anda dapat melakukan:

install.packages("tictoc")
require(tictoc)
tic()
rnorm(1000,0,1)
exectime <- toc()
exectime <- exectime$toc - exectime$tic

Meskipun solusi lain berguna untuk fungsi tunggal, saya merekomendasikan potongan kode berikut ini di mana lebih umum dan efektif:

Rprof(tf <- "log.log", memory.profiling = TRUE)
# the code you want to profile must be in between
Rprof (NULL) ; print(summaryRprof(tf))

Cara lain yang sederhana namun sangat kuat untuk melakukan ini adalah dengan menggunakan paket profvis. Itu tidak hanya mengukur waktu eksekusi kode Anda tetapi memberi Anda menelusuri untuk setiap fungsi yang Anda jalankan. Ini dapat digunakan untuk Shiny juga.

library(profvis)

profvis({
  #your code here
})

Klik di sini untuk beberapa contoh.

Anda dapat menggunakan fungsi tic- tocfungsi MATLAB , jika diinginkan. Lihat pertanyaan SO lainnya ini

Fungsi stopwatch di R