本发明公开了一种预测卷积神经网络训练时间的方法，包括如下步骤：S10、进行基准测试，收集随机参数的CNN网络层的执行时间数据，其中CNN为卷积神经网络；S20、训练网络模型，以收集的数据建立分层的网络模型并进行模型训练；S30、预测训练时间，预测各层网络层执行时间，组合各层网络层的执行时间，得到整体网络的预测时间。具有高效性，不需要对不同的卷积神经网络模型多次执行来获取数据集，仅需要执行不同的网络层来获取数据，显著缩短了预测所需要的机器资源与时间成本。