YOLOv10训练进度信息解读与训练相关技术问题咨询

我使用以下代码训练YOLOv10：

model.train(
  .........
  epochs=250,
  batch=16,
  verbose=True,
  save=True,
  save_period=1,
  time=4,
  .........
)

为寻找性价比最优的VM/GPU配置，我多次调整batch大小，使GPU显存占用接近90%后重复训练。训练过程中会生成截图所示的进度信息，现提出以下技术问题：

1. 为何计划epoch数（标记1）被修改为（标记2）？我推测是因设置了训练时间限制，系统计算出该时间内可完成的epoch数，但不确定该推论是否准确。
2. 我认为标记3是每个epoch的batch数，该数值会随batch大小和GPU显存占用变化，此判断是否正确？
3. 在无时间限制的情况下，如何估算特定GPU/batch配置下的训练总时长？我曾尝试将标记4和5的数值相加后乘以修改后的epoch数（标记2），但结果始终接近配置的时间限制。
4. 是否有文档可解读截图及其他训练输出中的所有数据？部分数值易于理解，但我希望避免猜测，已查阅官方训练相关文档但未找到对应说明。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Putnik