我一直在通过实现一个特征选择算法来学习一些Haskell。
我从20秒开始将基准数据集的性能降低到5s,其中C程序在0.5s内处理相同的数据集。 数据集可以在这里找到。 要运行,请调用已编译的二进制文件: ./Mrmr 10 test_nci9_s3.csv
。
代码在这里 ,我有兴趣优化mutualInfoInnerLoop:
mutualInfoInnerLoop :: Double -> Data.Vector.Unboxed.Vector (Int, Int) -> Double -> (Int, Int, Double) -> Double
mutualInfoInnerLoop n xys !acc (!i, !j, !px_py)
| n == 0 || px_py == 0 || pxy == 0 = acc
| otherwise = pxy * logBase 2 ( pxy / px_py ) + acc
where
pxy = ( fromIntegral . U.foldl' accumEq2 0 $ xys ) / n
accumEq2 :: Int -> (Int, Int) -> Int
accumEq2 !acc (!i', !j')
| i' == i && j' == j = acc + 1
| otherwise = acc
剖析器说:
COST CENTRE MODULE %time %alloc
mutualInfoInnerLoop Main 75.0 47.9
mutualInfo Main 14.7 32.1
parseCsv Main 5.9 13.1
CAF GHC.Float 1.5 0.0
readInt Main 1.5 1.2
doMrmr Main 1.5 4.0
它显示了mutualInfoInnerLoop作为50%的分配,占程序运行时的75%。 分配令人不安。
此外,该功能的核心有一个签名:
mutualInfoInnerLoop_rXG
:: GHC.Types.Double
-> Data.Vector.Unboxed.Base.Vector (GHC.Types.Int, GHC.Types.Int)
-> GHC.Types.Double
-> (GHC.Types.Int, GHC.Types.Int, GHC.Types.Double)
-> GHC.Types.Double
[GblId,
Arity=4,
Caf=NoCafRefs,
Str=DmdType U(L)LU(L)U(U(L)U(L)U(L))m]
将大多数参数显示为Lazily评估和装箱(与严格和未装箱相反)。
我尝试过BangPatterns,我尝试过MagicHash,但我似乎无法让它变得更快。
有人有什么建议吗?