python3 %%time 表示执行单元格时间 时间指的是CPU时间

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本文展示了如何使用Amazon SageMaker部署PyTorch模型，并利用Python的%%time魔法命令测量代码执行的CPU时间和实际运行时间。通过一个具体的例子，详细介绍了模型部署的过程及时间消耗情况。

python3 %%time 表示执行单元格时间 时间指的是CPU时间

举例

%%time
from sagemaker.pytorch import PyTorch
from sagemaker.pytorch import PyTorchModel
# uncomment, if needed
# from sagemaker.pytorch import PyTorchModel
#estimator.fit({'train': input_data})
model = PyTorchModel(entry_point="predict.py",
                     role=role,
                     framework_version="1.0",
                     model_data=estimator.model_data,
                     source_dir = "source_pytorch"
                    )
# deploy your model to create a predictor bad ml.t2.medium
predictor = model.deploy(initial_instance_count=1,instance_type="ml.p2.xlarge")

#result

-----------------!CPU times: user 409 ms, sys: 22.2 ms, total: 431 ms
Wall time: 8min 32s

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它不仅对紧跟其后的代码发挥作用，通过换行符添加的其余代码，会被视为一个整体进行测试。-c： 使用time.clock来测量时间，这是Windows上的默认设置，用于测量实际时间。-r ： 重复次数，每个重复次数由个循环组成，并获得最佳结果。%%timeit： 在单元模式下，执行代码块若干次，取最佳结果。%timeit： 在行模式下，执行代码块若干次，取最佳结果。%%time：在单元模式下，代码运行一次所花费的时间。%time： 在行模式下，代码运行一次所花费的时间。
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<think>嗯，用户现在问的是怎么查看输出单元格的执行时间。之前他们遇到了Jupyter笔记本控制器被释放的问题，我给了他们一些解决方案，现在他们可能已经解决了那个问题，现在转向另一个任务。需要确定用户是想在Jupyter Notebook还是Jupyter Lab中使用这个功能，因为两者的操作可能略有不同。 首先，用户可能是在运行一些耗时较长的代码，想要知道每个单元格执行用了多少时间，这样方便优化代码或者记录实验结果。常见的方法有两种：使用内置的magic命令或者手动记录时间。 使用%%time或%time魔法命令应该是最简单的方法。%%time是单元格魔法，放在单元格开头，会显示整个单元格的执行时间。而%time是行魔法，可以放在单行代码前，测量单行的时间。需要提醒用户注意这两个的区别，确保他们正确使用。此外，timeit魔法命令可能更适合多次运行取平均值的情况，特别是对于小段代码的基准测试。 另外，用户可能不知道如何启用或安装这些魔法命令，可能需要确认他们是否已经正确加载了IPython的扩展。不过通常情况下，这些魔法命令是默认启用的，所以可能不需要额外步骤。 如果用户想要更详细的时间记录，比如每个单元格自动记录时间，可能需要安装第三方扩展，比如jupyter_contrib_nbextensions中的ExecutionTime。这需要用户安装扩展并启用，这可能对于不熟悉扩展安装的用户来说有点复杂。需要给出具体的安装步骤，比如使用pip或conda安装，然后启用扩展，并指导他们如何在Jupyter的界面上激活这个功能。 另外，用户可能需要手动记录时间，这可以通过Python的time模块来实现。比如在单元格开始和结束时记录时间，计算差值。这种方法比较灵活，但需要用户自己插入代码，可能不太方便，特别是当有多个单元格需要测量的时候。 还需要考虑用户可能的环境问题，比如他们是否在使用Jupyter Notebook还是Jupyter Lab，不同的环境可能有不同的扩展支持。比如，ExecutionTime扩展在Notebook中可用，但在Lab中可能需要其他插件。如果用户在使用Lab，可能需要推荐其他扩展，比如jupyterlab-execute-time，并提供相应的安装方法。 此外，用户可能对输出的时间格式有需求，比如希望以更易读的方式显示，或者需要毫秒级精度。这时候可能需要调整魔法命令的参数，或者手动格式化成所需的时间格式。 最后，需要提醒用户注意时间测量的准确性，特别是对于短时间运行的代码，多次测量取平均可能会更准确。同时，魔法命令可能会影响代码的执行流程，特别是在并行计算或异步操作中，需要用户注意这些潜在的影响。 总结下来，用户可能的深层需求是方便地测量和记录代码执行时间，用于性能分析或报告结果。需要提供多种方法，从简单的内置命令到更复杂的扩展安装，以满足不同用户的技术水平和需求。</think>要查看Jupyter Notebook单元格的执行时间，可通过以下四种方法实现（含代码示例）： --- ### **方法1：使用内置魔法命令** ```python # 在单元格首行添加（测量整个单元格执行时间） %%time # 你的代码 sum(range(10**6)) ``` 输出示例： ``` CPU times: user 23.5 ms, sys: 2.14 ms, total: 25.6 ms Wall time: 25.9 ms ``` --- ### **方法2：使用`timeit`魔法命令** ```python # 自动多次运行取平均值（适合小代码块） %timeit sum(range(10**6)) ``` 输出示例： ``` 25.8 ms ± 1.34 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) ``` --- ### **方法3：安装执行时间扩展** 1. 安装扩展包： ```bash pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextension install --user ``` 2. 激活扩展： - 打开Notebook → `Nbextensions`标签页 - 勾选`ExecutionTime` 3. 效果：自动在所有单元格输出下方显示执行时间戳 --- ### **方法4：手动记录时间** ```python from time import perf_counter start = perf_counter() # 你的代码 sum(range(10**6)) end = perf_counter() print(f"执行耗时：{end - start:.4f} 秒") ``` 输出示例： ``` 执行耗时：0.0263 秒 ``` --- **进阶技巧对比表** | 方法 | 精度级别 | 是否需要修改代码 | 是否支持自动记录 | 适用场景 | |-------------|------------|------------------|------------------|------------------------| | `%%time` | 毫秒级 | 是 | 否 | 快速单次测量 | | `%timeit` | 微秒级 | 是 | 否 | 性能基准测试 | | ExecutionTime| 秒级 | 否 | 是 | 长期项目监控 | | 手动计时 | 纳秒级 | 是 | 否 | 需要精确控制计时区间 | **常见问题处理** 1. **魔法命令不生效**： - 在代码首行执行 `%load_ext IPython` 加载核心扩展 2. **时间显示异常**： ```python # 设置时间单位精度（示例保留3位小数） %precision 3 ``` 3. **跨单元格持续计时**： ```python # 在第一个单元格 %reload_ext autoreload %autoreload 2 !echo "start" > timing.log # 在后续单元格 !echo "$(date +&#39;%T.%3N&#39;)" >> timing.log ``` --- **最佳实践建议** - 开发阶段使用`%timeit`做精确优化 - 生产环境部署`ExecutionTime`扩展进行监控 - 需要纳秒级精度时优先使用`perf_counter()`而非`time.time()`
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