与训练时长相关的因素及经验
Batch size：Batch size 是每次迭代训练时，从训练集中选取的样本数。较大的 batch size 可以利用 GPU 的并行计算能力，加速训练过程，减少训练时间。但是，过大的 batch size 会导致 GPU 存储不足，甚至内存不足的情况，从而导致训练失败。同时，较大的 batch size 还会减少随机梯度下降算法的随机性，可能导致训练过程陷入局部最优解。
Epoch：Epoch 是指整个训练集被用于训练的次数。一般情况下，训练 epoch 数量增加会提高模型的精度，但同时也会增加训练时间。因为每个 epoch 都需要遍历整个训练数据集一次，如果训练数据集较大，则每个 epoch 的训练时间较长。因此，需要在训练时间和模型精度之间进行权衡，选择一个适当的 epoch 数量。
模型的复杂度：更复杂的模型通常需要更多的计算资源和时间来训练。例如，深度神经网络比浅层神经网络需要更多的时间来训练。
训练数据的大小：更大的训练数据集需要更长的时间来处理和训练模型。
训练数据的复杂度：更复杂的训练数据集可能需要更长的时间来处理和训练模型。例如，图像识别任务比文本分类任务需要更多的计算资源和时间来训练。
优化器的选择：不同的优化器可以对训练速度产生不同的影响。例如，Adam优化器比SGD优化器通常更快地收敛。
学习率的选择：学习率的选择可以对训练速度产生很大的影响。学习率过高可能导致模型无法收敛，而学习率过低可能导致训练时间过长。
正则化的选择：正则化技术可以帮助防止过拟合，但也可能增加训练时间。
批次采样方式的选择：数据采样方式对训练速度也会有影响。例如，随机采样比分层采样更快，但可能会导致不均衡的训练数据。