在 IPython 中使用 memit 魔术时返回一个 MemitResult 对象和一个函数调用答案

【问题标题】：Returning a MemitResult object and a function call when using memit magic in IPython在 IPython 中使用 memit 魔术时返回一个 MemitResult 对象和一个函数调用
【发布时间】：2020-09-02 16:00:48
【问题描述】：

所以我遇到的问题是我想在 Google Colab 上的 iPython 中测量一个细胞系的内存消耗和时间，该行也返回一个对象。我正在使用memory-profiler 执行此操作，因此我可以将所有基准测试结果自动存储在一个文件中。

我发现memit -o 给了我一个MemitResult 对象，但是问题是对象分配给出了未定义的m̀odel：

NameError: name 'model' is not defined

简短的 MWE：

%%time
import pmdarima as pm
trainMemory =  %memit  -o  model= pm.auto_arima(df["y"], seasonal=True, m=12, maxiter=10, njobs = -1)

理想情况下，我会在一个火车函数调用中分配所有 3 个变量，时间、内存和对象，以节省培训时间。

【问题讨论】：

标签： python ipython cell google-colaboratory

【解决方案1】：

最后，我使用Weights and biases同时跟踪GPU和内存消耗。

设置非常简单，但是我还没有找到如何提取最大值、最小值等信息。

设置：

import wandb
import pmdarima as pm
wandb.init()  
model= pm.auto_arima(df["y"], seasonal=True, m=12, maxiter=10, njobs = -1)

然后在网站上，你可以看到运行时间的消耗

事实证明，您可以通过 api 而不是查看图表来获得最大使用量

import wandb 
api = wandb.Api() 
run = api.run(f"YOURNAME/{wandb.run.name}/{wandb.run.id}") 
system_metrics = run.history(stream = 'events') print(system_metrics["system.gpu.0.memory"].max())
system_metrics.to_csv("metrics.csv")

然后您可以访问 system_metrics 对象的属性

【讨论】：

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