load runner12

时间: 2024-01-16 22:05:37 浏览: 25
LoadRunner 12是一款性能测试工具,用于模拟用户在应用程序中的不同负载下执行各种任务的行为。它可以测量应用程序的性能和稳定性,并识别性能问题和瓶颈。LoadRunner 12支持各种协议,包括Web、HTTP、SOAP、REST、SAP、Oracle等,可对多种应用程序进行性能测试,如Web应用程序、桌面应用程序、移动应用程序和企业应用程序等。它还提供了丰富的分析和报告功能,帮助用户轻松分析测试结果和找出性能问题的根本原因。
相关问题

test script load runner

LoadRunner是一款性能测试工具,可以用于测试Web、移动、桌面应用程序等的性能。以下是一个简单的脚本示例: ``` Action() { lr_start_transaction("transaction_name"); lr_set_debug_message(LR_MSG_CLASS_FULL_TRACE, LR_SWITCH_ON); lr_think_time(3); web_url("google", "URL=http://www.google.com", "TargetFrame=", "Resource=0", "RecContentType=text/html", "Referer=", "Snapshot=t1.inf", "Mode=HTML", LAST); lr_end_transaction("transaction_name", LR_AUTO); return 0; } ``` 该脚本使用`web_url`函数打开Google首页,并在事务中进行测量。使用`lr_think_time`函数模拟用户停留时间,以便模拟真实场景。此外,使用`lr_set_debug_message`函数启用调试消息输出,以便在调试过程中查看详细信息。

load runner 关联生成的数组,假设有7个值,可以选择保留从第一个值到第三个值吗?

你可以使用 LoadRunner 的函数来处理关联生成的数组。对于保留从第一个值到第三个值的需求,你可以使用 LoadRunner 中的 lr_save_string 函数来实现。 以下是一个示例代码片段,展示了如何保留从第一个值到第三个值的操作: ```c char* fullArray = lr_eval_string("{array}"); // 获取关联生成的数组 char* newArray = (char*)malloc(4 * sizeof(char)); // 创建一个新的数组,用于保存所需的值 // 复制第一个到第三个值到新数组 strncpy(newArray, fullArray, 3); newArray[3] = '\0'; // 确保新数组以 null 结尾 lr_save_string(newArray, "newArray"); // 将新数组保存为 LoadRunner 变量 free(newArray); // 释放内存 ``` 请注意,上述示例假设关联生成的数组中的每个值都是以 null 结尾的字符串。如果关联生成的数组中包含其他类型的值,请相应地调整代码。 希望这能帮助到你!如果有任何其他问题,请随时提问。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\TorchProject\Competition-Hubmap\teach\train.py", line 111, in <module> runner.train() File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\mmengine\runner\runner.py", line 1723, in train self.load_or_resume() File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\mmengine\runner\runner.py", line 1672, in load_or_resume self.load_checkpoint(self._load_from) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\mmengine\runner\runner.py", line 2085, in load_checkpoint checkpoint = _load_checkpoint(filename, map_location=map_location) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\mmengine\runner\checkpoint.py", line 548, in _load_checkpoint return CheckpointLoader.load_checkpoint(filename, map_location, logger) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\mmengine\runner\checkpoint.py", line 330, in load_checkpoint return checkpoint_loader(filename, map_location) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\mmengine\runner\checkpoint.py", line 346, in load_from_local raise FileNotFoundError(f'{filename} can not be found.') FileNotFoundError: can not be found.这是更多的错误信息】

Traceback (most recent call last): File "DT_001_X01_P01.py", line 150, in DT_001_X01_P01.Module.load_model File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmdet/apis/inference.py", line 42, in init_detector checkpoint = load_checkpoint(model, checkpoint, map_location=map_loc) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 529, in load_checkpoint checkpoint = _load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 467, in _load_checkpoint return CheckpointLoader.load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 244, in load_checkpoint return checkpoint_loader(filename, map_location) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 261, in load_from_local checkpoint = torch.load(filename, map_location=map_location) File "torch/serialization.py", line 594, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "torch/serialization.py", line 853, in _load result = unpickler.load() File "torch/serialization.py", line 845, in persistent_load load_tensor(data_type, size, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "torch/serialization.py", line 834, in load_tensor loaded_storages[key] = restore_location(storage, location) File "torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "torch/serialization.py", line 157, in _cuda_deserialize return obj.cuda(device) File "torch/_utils.py", line 71, in _cuda with torch.cuda.device(device): File "torch/cuda/__init__.py", line 225, in __enter__ self.prev_idx = torch._C._cuda_getDevice() File "torch/cuda/__init__.py", line 164, in _lazy_init "Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. " + msg) RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method ('异常抛出', None) DT_001_X01_P01 load_model ret=1, version=V1.0.0.0

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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