python计算ML学习过程的时间

Question

我使用 scikit-learn 在 Jupyter Lab (IPython) 中训练一些模型，我让它在我的 Windows 10 笔记本电脑上运行可能需要几个小时。

有人有任何计算训练时间的技巧吗？在 IPython 中，我只是运行所有单元格并在开始和结束单元格中使用此代码。例如-

import time

print('Lets GO!')

start = time.ctime()

几个小时后回来，（ML训练代码运行）

end = time.ctime()

print('all done!')

print('started', start)

print('finished',end)

我只能看一眼时差，但可以给我从开始到结束之间经过的小时和分钟吗？

Answer 1

使用datetime.datetime.now()；您可以减去两个datetime实例并获得timedelta描述差异的信息：>>> import time, datetime>>> start = datetime.datetime.now()>>> time.sleep(10)>>> end = datetime.datetime.now()>>> diff = (end - start)datetime.timedelta(seconds=10, microseconds=885206)>>>要从中格式化小时/分钟/秒，>>> diff_seconds = int(diff.total_seconds())>>> minute_seconds, seconds = divmod(diff_seconds, 60)>>> hours, minutes = divmod(minute_seconds, 60)>>> hms = f"{hours}h {minutes}m {seconds}s"'0h 0m 10s'