由于从未运行过函数调用，程序花费的时间(远远)超过了它应该花费的时间

Question

我目前正在运行用c++编写的贝叶斯优化。我使用Ruben Martinez Cantin的一个名为Bayesopt的工具箱(http://rmcantin.bitbucket.org/html/)。我正在做关于贝叶斯优化的论文(https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_optimization)。

我之前曾尝试过这个工具箱，本周我注意到代码的运行速度比我记忆中的要慢得多。值得一提的是，我确实编写了一些可以使用此工具箱的代码。

我决定试着理解为什么会发生这种情况，我确实看到代码运行得比它应该运行的慢得多。

为了理解这是我的代码的错还是错，我尝试了一个不使用任何代码的示例。

考虑以下示例：

#include <iostream>
#include <bayesopt.hpp>

class ExampleMichalewicz: public bayesopt::ContinuousModel
{
public:
  ExampleMichalewicz(bopt_params par);
  double evaluateSample(const vectord& x);
  bool checkReachability(const vectord &query) {return true;};
  void printOptimal();
private:
  double mExp;
};

ExampleMichalewicz::ExampleMichalewicz(bopt_params par):
  ContinuousModel(10,par) 
{
  mExp = 10;
}
double ExampleMichalewicz::evaluateSample(const vectord& x)
{
  size_t dim = x.size();
  double sum = 0.0;
  for(size_t i = 0; i<dim; ++i)
    {
      double frac = x(i)*x(i)*(i+1);
      frac /= M_PI;
      sum += std::sin(x(i)) * std::pow(std::sin(frac),2*mExp);
    }
  return -sum;
}
void ExampleMichalewicz::printOptimal()
{
  std::cout << "Solutions: " << std::endl;
  std::cout << "f(x)=-1.8013 (n=2)"<< std::endl;
  std::cout << "f(x)=-4.687658 (n=5)"<< std::endl;
  std::cout << "f(x)=-9.66015 (n=10);" << std::endl;
}
int main(int nargs, char *args[])
{
  bopt_params par = initialize_parameters_to_default();
  par.n_iterations = 20;
  par.n_init_samples = 30;
  par.random_seed = 0;
  par.verbose_level = 1;
  par.noise = 1e-10;
  par.kernel.name        = "kMaternARD5";
  par.crit_name          = "cBEI";
  par.crit_params[0] =   1;
  par.crit_params[1] =   0.1;
  par.n_crit_params  =   2;
  par.epsilon        =   0.0;
  par.force_jump     =   0.000;
  par.verbose_level  =   1;
  par.n_iter_relearn     =     1; // Number of samples before relearn kernel
  par.init_method        =     1; // Sampling method for initial set 1-LHS, 2-Sobol (if available),
  par.l_type             = L_MCMC; // Type of learning for the kernel params

  ExampleMichalewicz michalewicz(par);
  vectord result(10);
  michalewicz.optimize(result);
  std::cout << "Result: " << result << "->" 
      << michalewicz.evaluateSample(result) << std::endl;
  michalewicz.printOptimal();
  return 0;
}

如果我单独编译这个例子，运行时间大约是23秒。

有了这个cmake文件

PROJECT ( myDemo )
ADD_EXECUTABLE(myDemo ./main.cpp)
find_package( Boost REQUIRED )
if(Boost_FOUND)
   include_directories(${Boost_INCLUDE_DIRS})
else(Boost_FOUND)
   find_library(Boost boost PATHS /opt/local/lib)
   include_directories(${Boost_LIBRARY_PATH})
endif()
include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/include)
include_directories("../bayesopt/include")
include_directories("../bayesopt/utils")
set(CMAKE_CXX_FLAGS " -Wall -std=c++11 -lpthread -Wno-unused-local-typedefs -DNDEBUG -DBOOST_UBLAS_NDEBUG")
target_link_libraries(myDemo libbayesopt.a libnlopt.a)

现在考虑相同的主要示例，但其中我向cmake项目添加了三个额外的文件（不包括在main.cpp中）。这三个文件是我所有代码的子部分。

PROJECT ( myDemo )
ADD_EXECUTABLE(myDemo ./iCubSimulator.cpp ./src/DatasetDist.cpp ./src/MeanModelDist.cpp ./src/TGPNode.cpp)
find_package( Boost REQUIRED )
if(Boost_FOUND)
   include_directories(${Boost_INCLUDE_DIRS})
else(Boost_FOUND)
   find_library(Boost boost PATHS /opt/local/lib)
   include_directories(${Boost_LIBRARY_PATH})
endif()
include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/include)
include_directories("../bayesopt/include")
include_directories("../bayesopt/utils")
set(CMAKE_CXX_FLAGS " -Wall -std=c++11 -lpthread -Wno-unused-local-typedefs -DNDEBUG -DBOOST_UBLAS_NDEBUG")
target_link_libraries(myDemo libbayesopt.a libnlopt.a)

这一次，运行时间约为3分钟。这对我的工作至关重要，因为如果我增加par.n_iterations，情况往往会变得更糟。

我进一步得出的结论是，如果我在TGPNode.cpp 中评论一行

utils::cholesky_decompose(K,L); (NOTICE THAT THIS LINE IS NEVER CALLED).

我得到了23秒。此函数属于bayesopt工具箱中的一个文件：ublas_cholesky.hpp。

同样需要注意的是，工具箱代码中也调用了相同的函数。此行没有注释，它在michalewicz.optimize(result);期间运行。

有人知道为什么会发生这种事吗？如果有人对这个主题有一些见解，那将是一个很大的帮助。

非常感谢。

JoséNogueira

Answer 1

它不会返回。

它将无限递归（到堆栈溢出）。

代码如下：

bopt_params initialize_parameters_to_default(void)
{
  bayesopt::Parameters par;
  return par.generate_bopt_params();

和generate_bopt_params:

bopt_params Parameters::generate_bopt_params(){
    bopt_params c_params = initialize_parameters_to_default();

看起来有人试图在没有实际测试的情况下消除代码重复。完全您可以恢复第一个函数的注释掉的正文