我如何测量/记录keras / tensorflow的人工神经网络算法的总训练时间？

要测量/记录Keras/TensorFlow的人工神经网络算法的总训练时间，可以使用以下方法：

1. 使用Python的time模块：在训练开始前调用time.time()记录当前时间戳作为起始时间，然后在训练结束后再次调用time.time()记录当前时间戳作为结束时间。两个时间戳的差值即为总训练时间。
2. 使用Keras/TensorFlow的回调函数：Keras/TensorFlow提供了回调函数的功能，可以在训练过程中的不同阶段执行自定义的操作。可以创建一个自定义的回调函数，在训练开始前记录起始时间，在训练结束后记录结束时间，并计算总训练时间。

以下是一个示例代码，演示如何使用time模块来测量/记录Keras/TensorFlow的人工神经网络算法的总训练时间：

import time
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 创建并编译模型
model = keras.Sequential([...])
model.compile([...])

# 记录起始时间
start_time = time.time()

# 训练模型
model.fit([...])

# 记录结束时间
end_time = time.time()

# 计算总训练时间
total_time = end_time - start_time

print("总训练时间：", total_time, "秒")

请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体的模型和训练过程进行相应的修改。

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