跑深度学习代码，目前已经一个半小时了，还没结束，想问一下，我这个正不正常(不能判断运行时间跟什么有关)
这个，你每训练一个 epoch，就输出下 已经执行了几个 epoch，当前的 loss acc 这些参数
这样就知道是程序还在执行，还是卡住了，还是已经训练差不多了，还是已经过拟合了。
通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。
几种典型的形状特征描述方法：
（1）边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。Hough 变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法，其基本思想是点—线的对偶性；边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘，然后，做出关于边缘大小和方向的直方图，通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。
（2）傅里叶形状描述符法
傅里叶形状描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述，利用区域边界的封闭性和周期性，将二维问题转化为一维问题。
由边界点导出三种形状表达，分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。
（3）几何参数法
形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法，例如采用有关形状定量测度（如矩、面积、周长等）的形状参数法（shape factor）。在 QBIC 系统中，便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数，进行基于形状特征的图像检索。
需要说明的是，形状参数的提取，必须以图像处理及图像分割为前提，参数的准确性必然受到分割效果的影响，对分割效果很差的图像，形状参数甚至无法提取。
（4）形状不变矩法
利用目标所占区域的矩作为形状描述参数。
（5）其它方法
近年来，在形状的表示和匹配方面的工作还包括有限元法（Finite Element Method 或 FEM）、旋转函数（Turning Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）等方法。
针对问题，深度学习代码运行时间是否正常，我们需要先确定运行的网络结构，数据集大小，以及计算设备性能等因素。对于一个较大的网络结构，处理较大数据集时，运行时间可能会很长。但也有可能代码存在一些问题导致运行时间异常，比如GPU是否正常工作，是否存在死循环等问题。因此，我们需要对深度学习代码进行排查，找出问题所在。
具体的排查步骤可以包括以下几个方面：
1.排除硬件问题
首先，需要检查GPU是否正常工作。可以使用GPU监控工具查看GPU占用情况，或者通过其他方式检测GPU是否能够正常工作。此外，还需要检查计算机是否存在其他资源瓶颈，如内存使用率、硬盘读写速度等。
2.排除代码问题
对于运行时间过长的代码，我们需要仔细分析代码，找出可能的问题所在。首先，我们可以检查代码中是否存在死循环等问题；其次，可以检查数据输入是否正常，例如是否进行了数据归一化、数据增强等操作；最后，我们还可以检查训练模型的预处理过程和训练、验证、测试集的预处理操作是否正常。
3.优化代码
如果上述排查步骤没有找到明显的问题，则可以考虑优化代码，提高程序性能。一些常用的优化方法包括使用GPU加速计算、使用批处理等方法。
针对换脸代码的情况，我们可以考虑以下优化方法：
1.检查代码是否存在死循环等问题
2.优化代码中的计算操作，例如使用GPU加速计算
3.使用批处理等方法提高程序性能
4.检查深度学习模型中的归一化、数据增强等操作是否正常
5.排查是否存在其他可能的问题，例如计算机性能、数据集大小等问题
综上所述，我们需要具体情况具体分析，并结合实际情况进行优化和排查，以提高程序运行效率。