mindspore.train.TimeMonitor =========================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/train/mindspore.train.TimeMonitor.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore.train.TimeMonitor(data_size=None, data_time=False) 监控训练或推理的时间。 参数: - **data_size** (int) - 表示每隔多少个step打印一次信息。如果程序在训练期间获取到Model的 `batch_num` ,则将把 `data_size` 设为 `batch_num` ,否则将使用 `data_size` 。默认值: ``None`` 。 - **data_time** (bool) - 表示是否打印在Host侧获取数据的时间。请注意在非数据集下沉模式时,数据获取和网络计算是按同步执行的,而在数据集下沉模式时它们是异步执行的。默认值: ``False`` 。 异常: - **ValueError** - `data_size` 不是正整数。 - **TypeError** - `data_time` 不是布尔类型。 .. py:method:: epoch_begin(run_context) 在epoch开始时记录时间。 参数: - **run_context** (RunContext) - 包含模型的相关信息。详情请参考 :class:`mindspore.train.RunContext`。 .. py:method:: epoch_end(run_context) 在epoch结束时打印epoch的耗时。 参数: - **run_context** (RunContext) - 包含模型的相关信息。详情请参考 :class:`mindspore.train.RunContext`。 .. py:method:: on_train_step_begin(run_context) 在step开始时记录时间。 参数: - **run_context** (RunContext) - 包含模型的相关信息。详情请参考 :class:`mindspore.train.RunContext`。 .. py:method:: on_train_step_end(run_context) 在step结束时记录时间。 参数: - **run_context** (RunContext) - 包含模型的相关信息。详情请参考 :class:`mindspore.train.RunContext`。