在 R 中测量函数执行时间

Posted 2023-03-06

【中文标题】在 R 中测量函数执行时间

【英文标题】：Measuring function execution time in R

【发布时间】：2011-06-07 07:55:52

【问题描述】：

R中是否有衡量函数执行时间的标准化方法？

显然我可以在执行之前和之后取system.time然后取它们的差异，但我想知道是否有一些标准化的方式或功能（不想发明***）。

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我似乎记得我曾经使用过类似下面的东西：

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

【问题讨论】：

我想你已经想到了 proc.time，因为 system.time 是你需要的。

对于更大的功能，Rprof 很好。它提供了代码块/函数中所有进程的概要文件。

新 R 用户通过 google 找到这个问题：require(microbenchmark) 现在（从几年前开始）是社区标准的计时方式。 times <- microbenchmark( lm(y~x), glm(y~x), times=1e3); example(microbenchmark)。这会对lm 与glm 进行超过1000 次尝试的统计比较，而不是system.time 仅测试一次。

使用res <- microbenchmark(your code1,your code2) 然后print(res) 查看表格或ggplot2::autoplot(res) 查看箱线图！ ref

【参考方案1】：

另一种可能的方法是使用 Sys.time()：

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

与上面的答案相比，这不是最优雅的方式，但绝对是一种方式。

【讨论】：

这更节省内存，然后是 system.time()，它有效地复制了它的参数。当您处理的数据几乎不适合您的 RAM 时，这一点很重要。

对于使用Sys.time的人，请阅读以下内容以了解一些警告：Timing R code with Sys.time()

system.time() 对我来说更快。我认为应该接受system.time() 的答案！

这是我了解在多个内核上并行完成长时间计算所需时间的首选方法。在这种情况下，通过此调用测量的挂钟时间足够准确，因为计算机将比执行其他任何操作更忙于计算所有内核，并且计算需要几分钟或几小时才能完成。这是一个非常具体的用例，但值得一提。

对于那些喜欢单线的人：s=Sys.time(); <code here> ; Sys.time()-s;。这将打印时差以及您的代码可能产生的任何输出。

【参考方案2】：

内置函数system.time()会做到这一点。

像这样使用：system.time(result <- myfunction(with, arguments))

【讨论】：

重要的是要知道system.time() 有一个参数gcFirst，默认情况下是TRUE。一方面，这使测量更具可重复性，但可能会产生显着的总运行时间开销（当然，这是未测量的）。

这是用什么单位测量的？例如，我刚刚运行 system.time(result <- myfunction(with, arguments)) 并得到 187.564 作为输出 - 是在几秒钟内还是什么？

对于使用system.time的人，请阅读以下内容以了解一些警告：“object not found” and “unexpected symbol” errors when timing R code with system.time()。

@zsad512 我有理由确定那些是seconds。

【参考方案3】：

正如安德烈所说，system.time() 工作正常。对于简短的函数，我更喜欢将replicate() 放入其中：

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

【讨论】：

你最好使用 microbenchmark 包，因为它不包括计时中的复制开销。

【参考方案4】：

microbenchmark 是一个轻量级 (~50kB) 包，或多或少是 R 中用于对多个表达式和函数进行基准测试的标准方法：

microbenchmark(myfunction(with,arguments))

例如：

> 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

这两个表达式都被评估了 10000 次，平均执行时间约为 25-30 ns。

【参考方案5】：

测量执行时间的更好方法是使用rbenchmark 包。这个包（很容易）允许您指定复制测试的次数以及相对基准应该是多少次。

另请参阅stats.stackexchange 上的相关问题

【讨论】：

Microbenchmark 更好，因为它使用了更高精度的计时函数。

@hadley 但是 rbenchmark 在比较的情况下更加用户友好。对我来说，微基准是升级的 system.time。 rmicrobenchmark 是我们需要的 :)

microbenchmark 的维护者反应灵敏 - 我敢打赌他会添加你需要的任何东西。

【参考方案6】：

还有proc.time()

您可以使用与Sys.time 相同的方式，但它会为您提供与system.time 相似的结果。

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

使用的主要区别

system.time( #your function here )

proc.time() 方法是否仍然执行您的功能，而不仅仅是测量时间... 顺便说一句，我喜欢在 里面使用system.time，这样你就可以放一组东西......

【参考方案7】：

“tictoc”包为您提供了一种非常简单的测量执行时间的方法。文档位于：https://cran.fhcrc.org/web/packages/tictoc/tictoc.pdf。

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

要将经过的时间保存到变量中，您可以这样做：

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

【参考方案8】：

虽然其他解决方案对单个函数有用，但我推荐以下更通用和有效的代码：

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

【讨论】：

直到现在我才知道 Rprof，它确实很棒！加上它带有基本 R，所以不需要像 microbenchmark 或 profvis 这样的额外包。

我想知道 rprof 是否也可以可视化，例如，如果我们想为它分析的每个项目绘制时间？

@ZawirAmin 有办法，用Rstudio >> profile menu

【参考方案9】：

另一个简单但非常强大的方法是使用包profvis。它不仅测量代码的执行时间，还让您深入了解您执行的每个函数。它也可以用于 Shiny。

library(profvis)

profvis(
  #your code here
)

点击here查看一些示例。

【参考方案10】：

如果您愿意，可以使用 MATLAB 风格的 tic-toc 函数。请参阅其他 SO 问题

Stopwatch function in R

【讨论】：

正要添加proc.time()……我更喜欢这个可爱的名字。 =)

【参考方案11】：

您可以使用Sys.time()。但是，当您在表格或 csv 文件中记录时差时，您不能简单地说end - start。相反，您应该定义单位：

f_name <- function (args*)
start <- Sys.time()
""" You codes here """
end <- Sys.time()
total_time <- as.numeric (end - start, units = "mins") # or secs ... 

那么你可以使用total_time，它的格式是正确的。

【参考方案12】：

从上面所有的答案中编译，我想出了使用这些简化的 tic toc 函数

tic <- function() start.time <<- Sys.time() 
toc <- function() round(Sys.time() - start.time) 

用作：

tic()
Sys.sleep(3)
toc()

以及打印的内容：

时差3秒

【参考方案13】：

基于bench package website：

bench::mark() from package bench 用于对一个或一系列表达式进行基准测试，我们认为它比替代方案具有许多优势。

始终使用可用于每个操作系统的最高精度 API（通常为纳秒级）。 跟踪每个表达式的内存分配。 跟踪每次表达式迭代的 R 垃圾回收的数量和类型。 默认验证表达式结果的相等性，以避免意外地对不等价的代码进行基准测试。 拥有bench::press()，可让您轻松执行和组合大型值网格的基准测试。 默认使用自适应停止，将每个表达式运行一段时间而不是特定次数的迭代。 表达式分批运行，并在使用垃圾收集过滤掉迭代后计算汇总统计信息。这使您可以隔离垃圾收集的性能和对运行时间的影响（有关更多详细信息，请参阅 Neal 2014）。

时间和内存使用作为自定义对象返回，这些对象具有人类可读的显示格式（例如 104ns）和比较（例如 x$mem_alloc > "10MB"）。

还完全支持使用 ggplot2 进行绘图，包括自定义比例和格式。

用途：

bench::mark(log10(5))
#> # A tibble: 1 × 6
#>   expression      min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec`
#>   <bch:expr> <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl>
#> 1 log10(5)      212ns    274ns  2334086.        0B        0

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2021-08-18 创建}

【参考方案14】：

几个答案提到取两个Sys.time()s 的差异，即。

start <- Sys.time()
## ... code here ... ##
end <- Sys.time()
end - start

这会以人类可读的格式打印结果，例如“2 秒的时间差”。但是，由于单位可以变化（从“秒”到“分钟”再到“天”），例如，如果它们的单位不同，则用此方法比较多个运行时的用处不大。

对于非交互式目的，最好指定时间单位。

具体来说，Sys.time() 返回一个POSIXct 对象。取两个POSIXcts 的差，得到一个difftime 类的对象，它有一个“单位”属性。特别是`-` 操作被定义为在与POSIXct 一起使用时使用difftime()。也就是说，

time2 - time1

等价于

difftime(time2, time1)

要指定单位属性，请添加units= 参数，例如。

difftime(time2, time1, units="secs")

总而言之，可以使用Sys.time() 测量具有指定单位（秒、分钟等）的运行时间，即。

start <- Sys.time()
## ... code here ... ##
end <- Sys.time()
difftime(end, start, units="secs")