timer

Faster R-CNN中提供了一个很好用的python下计时工具，用于分析模型运行速度的评估。

import timeclass Timer(object):    """A simple timer."""    def __init__(self):        self.total_time = 0.        self.calls = 0        self.start_time = 0.        self.diff = 0.        self.average_time = 0.    def tic(self):        # using time.time instead of time.clock because time time.clock        # does not normalize for multithreading        self.start_time = time.time()    def toc(self, average=True):        self.diff = time.time() - self.start_time        self.total_time += self.diff        self.calls += 1        self.average_time = self.total_time / self.calls        if average:            return self.average_time        else:            return self.diff

使用时

import Timertimer = Timer()timer.tic() # 单次开始计时...timer.toc() # 结束本次计时,返回值可以为多次的平均时间, 也可以为此次时间差toc(average=False)

注意：

计算机系统存在两个时间：CPU时间time.clock（），挂钟时间time.time()

• CPU时间>挂钟时间： 计算密集型任务，通过优化程序并发可以获得更好的效果，包含CPU内核调度时间（sys）和CPU计算时间（user）
• 挂钟时间≈CPU时间： IO密集型任务，不能通过并发改进性能，

具体使用参考： Python程序计时