在开始一个新的机器学习项目之前，估计运行 1、10、100、1k 个 epoch 需要多长时间是非常有用的。粗略的估计是绰绰有余的（即 1 个 epoch 需要 1 秒、10 秒、1 分钟、1 小时等）。

鉴于以下变量，您能否推荐任何可以提供估计的启发式方法？

1. 问题类型（例如图像分割）
2. 模型类型（例如 PyTorch Unet）
3. 数据集（例如 10k 图像，512x512）
4. 计算（例如 AWS p2.xlarge）
5. 库（例如 PyTorch）

经验方法（例如，在较小的数据子集上进行训练并相应地扩展）是解决这个问题的更好方法吗？