pytorch怎么输出每个epoch的训练时间

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：

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。

pytorch怎么加载每一代epoch训练进度

在PyTorch中，可以通过使用`torch.save()`和`torch.load()`函数来保存和加载模型和优化器的状态。如果你想在每个epoch结束时保存模型和优化器的状态，可以在训练循环中添加相应的代码，如下所示：

# 在每个epoch结束时保存模型和优化器的状态
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练代码
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # 训练代码
    # 保存模型和优化器的状态
    checkpoint = {
        'epoch': epoch + 1,
        'state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer': optimizer.state_dict()
    }
    torch.save(checkpoint, 'checkpoint.pth')

这里，我们将一个字典保存为checkpoint.pth文件，包含当前epoch的数量、模型和优化器的状态。在下一个epoch开始时，你可以使用`torch.load()`函数加载checkpoint.pth文件，并继续训练。

# 加载checkpoint.pth文件
checkpoint = torch.load('checkpoint.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
epoch = checkpoint['epoch']

# 继续训练
for epoch in range(epoch, num_epochs):
    # 训练代码
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # 训练代码
    # 保存模型和优化器的状态
    checkpoint = {
        'epoch': epoch + 1,
        'state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer': optimizer.state_dict()
    }
    torch.save(checkpoint, 'checkpoint.pth')

这样，你就可以在每个epoch结束时保存模型和优化器的状态，并在下一个epoch开始时加载它们，实现训练进度的持续跟踪。