LR8.1性能测试工具操作指南：安装与实战应用

需积分: 9 0 下载量 168 浏览量 更新于2024-07-28 收藏 156KB DOC 举报
LR8[1].1操作笔记是一份详尽的教程，介绍了LoadRunner 8.1这款专业的性能测试工具。该工具的核心功能是通过模拟大量用户对应用程序的操作和请求，以在实验室环境下再现生产环境中的业务压力，帮助测试人员检测并解决软件的性能问题，找出性能瓶颈。 文章分为六个主要部分： 1. **概述**: LoadRunner 8.1作为一个性能测试解决方案，其核心价值在于能精确模拟大规模用户行为，通过自动化脚本执行来评估软件在压力下的表现。它由三个主要模块组成：Virtual User Generator（虚拟用户生成器）用于录制和开发测试脚本，Mercury LoadRunner Controller（Mercury 负载测试控制器）负责场景的创建、运行和监控，而Mercury LoadRunner Analysis（分析器）则用于深入分析测试结果。 2. **安装**：安装过程相对简单，只需按照系统指示进行，但提到了两个盘片的区别：主安装盘包含LR安装程序和常用组件，而附加组件盘则提供所有可选的扩展组件，每个组件的用途在安装盘中均有说明。另外，讨论了可能涉及的不同类型的license。 3. **Virtual User Generator**：这个模块是脚本录制的关键，用户可以选择不同的协议，如HTTP或FTP，录制用户的行为。开发测试脚本时，脚本中可能需要进行关联处理，确保数据的一致性。脚本录制后，会进行试运行和保存。 4. **Mercury LoadRunner Controller**：这部分详细介绍了如何创建场景，包括选择场景类型，设置多机负载生成、集合点策略、启用IP欺骗以及使用测试管理工具进行集中控制。同时，它还涉及场景的实时监控和自定义图表展示。 5. **监控场景**：LoadRunner Controller提供了丰富的监控功能，包括在线监控、定制图表样式，以及一系列与图表相关的高级特性，帮助测试人员实时掌握测试进程。 6. **Analysis模块**：最后，文章重点讲解了如何使用Mercury LoadRunner Analysis模块对测试结果进行深入分析，识别性能瓶颈，以及一些高级技巧的应用。 总结起来，LR8.1操作笔记为性能测试工程师提供了一套完整的工具使用指南，从安装到操作，再到结果分析，确保了整个性能测试过程的顺利进行。

LR8.1操作笔记

2008-06-18 上传
以下是对LR8.1操作笔记的详细说明： 一、概述 LoadRunner是一款强大的企业级性能测试工具，它能够帮助测试人员发现系统在高负载下的性能瓶颈，预测系统在生产环境中的行为，并确保系统在预期用户负载下能够正常运行...

LR8.1操作笔记[1].doc

2008-12-10 上传
1. VIRTUAL USER GENERATOR（虚拟用户生成器）：这个模块主要用于录制用户操作，生成测试脚本。用户可以通过选择不同的通信协议（如 HTTP, FTP, JDBC 等）来模拟不同类型的网络交互。在录制过程中，LOADRUNNER 监控...

if continue_flag == 1: q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') q_target = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') buffer_save = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_buffer.npy', allow_pickle=True) memory.buffer = collections.deque(buffer_save.tolist(), maxlen=buffer_limit) reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist() loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_loss.npy').tolist()

2023-07-09 上传
这段代码中，首先检查 `continue_flag` 是否等于 1。如果是，则加载模型和数据，以便继续训练或使用之前保存的结果。 - `q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net')` 会加载之前训练好的神经网络...

修改optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=5E-5) if args.optimizer = 'sgd' else optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)存在的问题

2023-07-17 上传
optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=5E-5) if args.optimizer == 'sgd' else optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr) ``` 这样就能正确地根据args.optimizer的值选择使用SGD...

with torch.no_grad(): w-=lr*w.grad b-=lr*b.grad #梯度清零 w.grad.zero_() b.grad.zero_()

2023-07-27 上传
1. `with torch.no_grad():`：这里使用`with torch.no_grad()`上下文管理器，表示接下来的代码块中禁用梯度计算。在这个代码块中，PyTorch不会跟踪操作的梯度信息，因为这是在更新模型参数而不是计算梯度。 2. `w -...

解释代码：def lr_range_test(model, train_loader, optimizer, criterion, init_lr, final_lr, epochs): lr_values = [] loss_values = [] lr_scheduler = optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lambda epoch: epoch) for epoch in range(epochs): for inputs, targets in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() lr_values.append(lr_scheduler.get_last_lr()[0]) loss_values.append(loss.item()) lr_scheduler.step() return lr_values, loss_values

2023-07-13 上传
这段代码定义了一个名为 `lr_range_test` 的函数，用于执行学习率范围测试（LR Range Test）。 函数的输入参数包括： - `model`：待训练的模型 - `train_loader`：用于加载训练数据的数据加载器 - `optimizer`：...

帮我优化这段代码;import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from linear_model_03.closed_form_sol.LineaRegression_CFSol import LinearRegressionClosedFormSol boston = load_boston() # 加载数据 X, y = boston.data, boston.target # 样本数据和目标值 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1, shuffle=True) lr_cfs = LinearRegressionClosedFormSol(fit_intercept=True, normalized=True) # 默认训练偏置项和进行标准化 lr_cfs.fit(X_train, y_train) # 训练模型 theta = lr_cfs.get_params() feature_names = boston.feature_names # 样本的名称 for i, fn in enumerate(feature_names): print(fn, ":", theta[0][i]) print("bias:", theta[1]) y_test_pred = lr_cfs.predict(x_test=X_test) mse, r2, r2c = lr_cfs.cal_mse_r2(y_test, y_test_pred) print("均方误差：%.5f,判决系数：%.5f,修正判决系数：%.5f" % (mse, r2, r2c)) # lr_cfs.plt_predict(y_test, y_test_pred, is_sort=False) lr_cfs.plt_predict(y_test, y_test_pred, is_sort=True)

2023-05-31 上传
好的，我来帮你优化代码。首先，你可以将导入的库放在代码开头，以便更好地组织代码。另外，命名规范也需要注意，例如，类名应该使用大写字母开头，函数名和变量名...这样，代码更加清晰易读，同时也符合 PEP8 规范。

如何修改调用optimizer.step() 放在 lr_scheduler.step() 前

2023-04-22 上传
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1) # 训练循环中 for epoch in range(num_epochs): for i, batch in enumerate(dataloader): # 前向传播、计算损失、反向传播 ...

optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1)

2023-06-03 上传
1. `optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params)`用于定义优化器，其中`learnable_params`表示需要更新的参数。 2. `opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4)`用于定义优化器，...

/home/csim/anaconda3/envs/pointcept/lib/python3.8/site-packages/torch/optim/lr_scheduler.py:131: UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. Failure to do this will result in PyTorch skipping the first value of the learning rate schedule. See more details at https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate warnings.warn("Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. "

2023-05-30 上传
这是一个 PyTorch 的 Warning 信息，提示你在使用学习率调度器 `lr_scheduler` 时应该先调用 `optimizer.step()` 来更新参数，再调用 `lr_scheduler.step()` 来更新学习率。如果你先调用了 `lr_scheduler.step()` ，...
hua11zhe
  • 粉丝: 1
  • 资源: 3
上传资源 快速赚钱

最新资源