在 tensrflow/keras 中测量深度神经网络的推理时间

Question

我想在 tensprflow /keras 中使用 GPU/cpu 估计神经网络的推理时间。是否有公式/代码可以让您了解神经网络的 FLOP、Cuda 核心/cpu 的数量和 cpu/GPU 的频率？训练时间是否存在类似的公式？

是否还有其他 cpu/GPU 特性对估计推理或训练时间很重要？

估计在具有 4000 个 CUDA 内核的 GPU 上运行推理比在只有 2000 个 CUDA 内核的 GPU 上运行推理快两倍是否合理？

看了这篇文章，解释的很好，但是不知道在tensorflow中怎么用？

https://towardsdatascience.com/the-correct-way-to-measure-inference-time-of-deep-neural-networks-304a54e5187f

我们如何计算深度神经网络的训练时间？