关于python：我想用经过训练的模型来计算执行预测所需的时间


I want to eavalute the time needed to perform prediction using a trained model

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我知道时间它可以用来测量经过的时间，但我不知道如何在代码中实现。例如，我将对模型性能进行如下评估：

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scores = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)

如何添加timeit或其他一些函数来测量所需的时间？

以下是基本设置：

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import time
start_time = time.time()
# code
print("time - {}".format(time.time()-start_time))

您还可以使用Python的函数包装器，并制作一个包装器来给函数计时。如。

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import time

def getime(func):
    def func_wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        func(*args, **kwargs)
        print("function {} completed in - {} seconds".format(
            func.__name__,
            time.time()-start_time))
    return func_wrapper

# ------------ test example of wrapper --------- #
@getime
def foo():
    for i in range(1000):
        for j in range(2000):
            pass

foo()

输出：

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function foo completed in - 0.13300752639770508 seconds

尝试：

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import time
...
t = time.time()
scores = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
elapsed_time = time.time()-t

要检查10000次(为了更准确)，请尝试：

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def check():
    t = time.time()
    scores = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
    elapsed_time = time.time()-t
    return elapsed_time
average_elapsed_time = [sum(check() for i in range(10000))/10000][0]
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