python计算代码运行时间
记录一下自己用python编写计算运行时间的代码
时间类
import time
import numpy as np
# 编写时间类来方便操作
class Timer:
def __init__(self):
self.times=[] #记录时间
self.start() def start(self): #开始时间启动
self.start_time = time.time() def stop(self):
#记录时间到列表中并且停止计时器
self.times.append(time.time() - self.start_time)
return self.times[-1]
#平均时间
def avg(self):
return sum(self.times)/len(self.times)
def sum(self):
#返回时间总和
return sum(self.times)
def cumsum(self):
"""返回累计时间"""
return np.array(self.times).cumsum().tolist()
检测一下深度学习中变量的加法哪个方法运行快:
#循环加法
t = Timer()
for i in range(n):
z[i] = x[i]+y[i]
print(t.stop()) #1.3116004467010498
# torch重载后的加法
t = Timer()
z = x+y
print(t.stop())#0.0009741783142089844
结果很明显,torch矢量化后的代码运行效率高的多
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