python рассчитать время для процесса обучения ML

Question

Я использую scikit-learn для обучения некоторых моделей в Jupyter Lab (I Python), и это то, что я позволяю запускать на моем Windows 10 ноутбуке, что может занять несколько часов.

есть какие-либо советы для расчета времени на тренировку? В I Python я просто запускаю все ячейки и использую этот код в ячейках начала и конца. Например -

import time

print('Lets GO!')
start = time.ctime()

Вернитесь через несколько часов, (работает обучающий код ML)

end = time.ctime()

print('all done!')
print('started', start)
print('finished',end)

Я могу только взглянуть на разницу во времени, но можно ли дать мне истекшие часы и минуты между началом и концом?

Answer 1

Использование datetime.datetime.now(); Вы можете вычесть два datetime экземпляра и получить timedelta, описывающее разницу:

>>> import time, datetime
>>> start = datetime.datetime.now()
>>> time.sleep(10)
>>> end = datetime.datetime.now()
>>> diff = (end - start)
datetime.timedelta(seconds=10, microseconds=885206)
>>>

Для форматирования часов / минут / секунд из этого,

>>> 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'