最近，我正在尝试测试我已经训练过的模型。最初，我使用Google colab笔记本来编写代码是因为它具有交互功能，一旦完成编写代码并获得令人满意的结果，大约要花2.5个小时才能给出最终输出。之后，我想要将笔记本代码转移到.py脚本，我做了一点修改，将其保存在gdrive中，然后使用命令!python test.py。现在我花了超过4.5个小时才获得最终输出，任何人都可以解释为什么colab在尝试从gdrive运行python脚本时要花这么多时间，而与笔记本中使用的相同代码相比却如此
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我会在我怀疑会花费时间的每个步骤中添加时间计算，并查看整个程序中哪个步骤会花费时间。
a1 = time.time()
//your code step
print(time.time() - a1)
这将为您提供每一步的时间，您可以看到哪一步花费的时间很长。
要检查的操作。 1.循环创建对象 2.对Gdrive的读/写操作
一旦找到了引起问题的代码，就可以对其进行更改。
答案 1 :(得分：0)
好吧，可能是因为colab正在从gdrive检索数据，然后可能再次在gdrive中写入数据，我猜这当然会花费时间