print(type(model).name, 'time:',datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime('%M:%S:%f'))

这段代码是用于打印模型的类型和训练所花费的时间。它首先使用 `type()` 函数获取模型的类型，然后使用 `.name` 属性获取类型名称，并使用 `print()` 函数打印出来。接着，它使用 `time()` 函数获取当前时间戳，并减去之前记录的起始时间戳 `time0`，计算出训练所花费的时间，最后使用 `strftime()` 函数将时间格式化为分:秒:微秒的形式，并打印出来。

相关问题

print(type(model).__name__, 'time:',datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime('%M:%S:%f'))

这行代码是用来打印模型的类型名称和运行时间。其中，type(model).__name__是获取模型对象的类型名称，也就是模型类的名称，比如说如果模型对象是一个神经网络类，那么该代码会输出“NeuralNetwork”，time()-time0是获取当前时间与开始时间之间的时间差，通过strftime函数将时间差转换为分:秒:毫秒的格式进行输出。

print(type(model).__name__, 'time:', (datetime.datetime.min + datetime.timedelta(seconds=int(time() - time0))).strftime('%M:%S'))，可一在显示微妙吗

可以，在 strftime 中可以使用 `%f` 格式来显示微秒。例如：

print((datetime.datetime.min + datetime.timedelta(seconds=int(time() - time0))).strftime('%M:%S.%f'))

这将输出类似于 `00:01.234567` 的时间格式，其中 `234567` 是微秒部分。