pytorch怎么输出每个epoch的训练时间
时间: 2024-02-13 07:00:48 浏览: 59
你可以在每个 epoch 结束后记录当前时间,然后计算与上一个 epoch 结束时的时间差,即为当前 epoch 的训练时间。具体的代码可以参考下面的示例:
```
import time
start_time = time.time() # 记录训练开始时间
for epoch in range(num_epochs):
# 训练代码
end_time = time.time() # 记录当前 epoch 结束时间
epoch_time = end_time - start_time # 计算当前 epoch 的训练时间
print("Epoch [{}/{}] took {:.2f} seconds.".format(epoch+1, num_epochs, epoch_time))
start_time = end_time # 更新 start_time 为当前 epoch 结束时间,作为下一个 epoch 的开始时间
```
在上面的代码中,我们首先在训练开始前记录了一个 `start_time`,然后在每个 epoch 结束时记录了一个 `end_time`,计算二者之差即为当前 epoch 的训练时间。最后更新 `start_time` 为当前 epoch 的结束时间,作为下一个 epoch 的开始时间。
相关问题
pytorch怎么加载每一代epoch训练进度
在 PyTorch 中,可以使用 `torch.save()` 函数保存每一代 epoch 的训练进度,使用 `torch.load()` 函数加载训练进度。具体操作步骤如下:
1. 在训练过程中,定义一个字典来保存每一代 epoch 的训练进度信息:
```
# 定义一个字典来保存每一代 epoch 的训练进度信息
train_progress = {
'epoch': epoch,
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'loss': loss,
# 其它自定义的训练进度信息
}
```
2. 在训练完成后,使用 `torch.save()` 函数将训练进度保存到文件中:
```
# 将训练进度保存到文件中
torch.save(train_progress, 'train_progress_epoch{}.pt'.format(epoch))
```
3. 在加载训练进度时,使用 `torch.load()` 函数加载训练进度:
```
# 加载训练进度
train_progress = torch.load('train_progress_epoch{}.pt'.format(epoch))
```
4. 将加载的训练进度恢复到模型和优化器中:
```
model.load_state_dict(train_progress['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(train_progress['optimizer_state_dict'])
```
通过这种方式,可以轻松地保存和加载每一代 epoch 的训练进度。
pytorch在每个epoch循环时保存一个model,将当前的epoch写到要保存的model文件名里
你可以在 PyTorch 中使用字符串格式化来将当前 epoch 写入要保存的模型文件名中。具体来说,你可以在训练循环内部添加代码以在每个 epoch 结束时保存当前模型,并将当前 epoch 写入模型文件名中。
以下是一个示例代码,它会在每个 epoch 结束时保存当前模型,并将当前 epoch 写入模型文件名中:
```python
import torch
# 初始化模型和优化器
model = ...
optimizer = ...
...
# 开始训练循环
num_epochs = ...
for epoch in range(num_epochs):
# 训练模型
train_loss = ...
...
# 保存模型
filename = "model_epoch{}.pt".format(epoch)
torch.save({
'epoch': epoch,
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'loss': train_loss,
}, filename)
```
在这个例子中,我们在训练循环内部使用了字符串格式化来将当前 epoch 写入模型文件名中。我们使用了 PyTorch 的 `torch.save()` 函数来保存模型,该函数将模型的状态字典、优化器状态字典和当前训练损失保存到文件中。在保存模型时,我们将当前 epoch 作为文件名的一部分,以便在每个 epoch 结束时创建一个新的模型文件。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![txt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083642.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)