统计服务器(ubuntu)上算法的运行时间

MLflow实验跟踪实战:构建可复现、可审计的AI研发流程 机器学习实验管理是AI工程化的核心基础,其本质在于保障模型开发过程的可复现性与可追溯性。从原理上看,完整的实验跟踪需覆盖参数指标(What)、代码环境(How)和决策意图(Why)三层结构,缺一不可。技术价值体现在显著降低团队协作成本、加速问题定位、支撑合规审计,并为模型监控与持续交付提供数据基线。典型应用场景包括多框架模型迭代、跨语言特征工程协同、CI/CD自动实验触发及生产环境AB测试归因分析。本文以MLflow为实践载体,深入解析工业级实验跟踪体系的设计逻辑与落地细节。 阅读详情

1. python

  • 程序运行时间:time.time()
start = time.time()
#long running
#do something other
end = time.time()
print end-start
  • cpu执行时间:time.clock()

2. shell

2.1 用 date 相减

#!/bin/bash

start=$(date +%s)

sleep 5;

end=$(date +%s)
take=$(( end - start ))
echo Time taken to execute commands is ${take} seconds.

2.2 用 time 工具

time sh xxx.sh
# 会返回3个时间数据
# real 该命令的总耗时, 包括user和sys及io等待, 时间片切换等待等等
# user 该命令在用户模式下的CPU耗时,也就是内核外的CPU耗时,不含IO等待这些时间
# sys  该命令在内核中的CPU耗时,不含IO,时间片切换耗时.

如果有传递的参数,也是这样使用,比如:

time sh ./xxx.sh ~/data/xxx result/xxx

返回:

real	0m28.917s
user	0m51.716s
sys	0m1.260s

参考:

  1. 几种Python执行时间的计算方法
  2. 获取程序运行时间 - Linux Shell 脚本
  3. 统计Shell脚本执行时间
PyTorch开发7条核心实践:从梯度管理到设备迁移的工程心法 PyTorch作为动态图深度学习框架,其‘显式即正义’设计哲学要求开发者深度理解计算图构建、内存生命周期与硬件协同机制。本文围绕梯度管理、随机性控制、数据加载优化、GPU设备迁移、评估模式隔离、依赖锁定及结构化日志七大关键维度,系统解析PyTorch在真实工业场景中高频出现的静默失败、CUDA内存碎片、跨环境不一致等典型问题。内容紧扣torch.manual_seed、DataLoader.num_workers、model.eval与torch.no_grad协同使用等【文章热词】,并融合‘PyTorch 阅读详情

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Robin_Pi
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