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python - 我将如何测量/记录 keras / tensorflow 的人工神经网络算法的总训练时间？

问题描述

我想记录训练 ANN 算法的总时间，但我不知道如何。我得到每个步骤的通常训练对话，例如： 7/7 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2611 - accuracy: 0.9816

有没有可以为我做这件事的实用程序？这是因为我想研究更复杂的算法是否值得考虑可能更长的训练时间。

标签： pythontensorflowkerasneural-network

解决方案

最好的方法是创建一个自定义回调。下面的代码将在培训完成后打印出培训持续时间。

class TRA(keras.callbacks.Callback):
    def __init__(self):
        super(TRA, self).__init__()
    
    def on_train_begin(self, logs=None):
        self.start_time= time.time()
        
    def on_train_end(self, logs=None):
        stop_time=time.time()
        tr_duration= stop_time- self.start_time            
        hours = tr_duration // 3600
        minutes = (tr_duration - (hours * 3600)) // 60
        seconds = tr_duration - ((hours * 3600) + (minutes * 60))
        msg = f'training elapsed time was {str(hours)} hours, {minutes:4.1f} minutes, {seconds:4.2f} seconds)'
        print(msg)

然后使用此代码

callbacks=[TRA()]
history=model.fit(...   callbacks=callbacks ....)

在 model.fit 中包含如上所示的参数回调

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