PyTorch训练时,怎么输出模型对每张图像的训练时间
时间: 2024-02-13 15:00:42 浏览: 20
在 PyTorch 中,您可以使用 `torch.utils.data.DataLoader` 类的 `batch_sampler` 参数来自定义一个批次采样器,然后在训练循环中,通过计算每个批次的训练时间来输出模型对每张图像的训练时间。具体来说,您可以按照以下步骤操作:
1. 在定义训练集时,使用 `batch_sampler` 参数来自定义一个批次采样器,例如:
```python
from torch.utils.data import DataLoader, BatchSampler, RandomSampler
# 定义训练集
train_set = MyDataset(...)
# 定义批次采样器
batch_size = 32
batch_sampler = BatchSampler(RandomSampler(train_set), batch_size=batch_size, drop_last=True)
# 定义数据加载器
train_loader = DataLoader(train_set, batch_sampler=batch_sampler, num_workers=4)
```
2. 在训练循环中,记录每个批次的开始时间和结束时间,并计算训练时间,例如:
```python
import time
# 开始训练循环
for epoch in range(num_epochs):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
# 记录批次开始时间
batch_start_time = time.time()
# 训练模型
...
# 记录批次结束时间
batch_end_time = time.time()
# 计算批次训练时间
batch_time = batch_end_time - batch_start_time
# 输出批次训练时间
print('Epoch %d, Batch %d, Time: %.2f s' % (epoch, batch_idx, batch_time))
```
在上述代码中,我们在训练循环中记录了每个批次的开始时间和结束时间,并通过计算它们之间的差值来计算每个批次的训练时间。然后,我们输出每个批次的训练时间,以便了解模型对每张图像的训练时间。