tqdm pbar.set_postfix使用

最新推荐文章于 2024-08-15 19:40:25 发布

不知道叫啥好一点

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分类专栏： pytorch入坑指南文章标签： set_postfix tqdm

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/A_A666/article/details/110851037

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参考代码来自https://blog.youkuaiyun.com/qq_32464407/article/details/81113373

# -*- coding: utf-8 -*-
 
from tqdm import tqdm
from collections import OrderedDict
 
total = 10000 #总迭代次数
loss = total
with tqdm(total=total, desc="进度条") as pbar:
    for i  in range(total):
        loss -= 1 
#        pbar.set_postfix(OrderedDict(loss='{0:1.5f}'.format(loss)))
        pbar.set_postfix({'loss' : '{0:1.5f}'.format(loss)}) #输入一个字典，显示实验指标
        pbar.update(1)

在命令行的输出为，会显示进度情况

进度条: 100%|███████| 10000/10000 [00:00<00:00, 16709.54it/s, loss=-20000.00000]

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python中tqdm(进度条模块) 详细用法及参数解释

数据知道的博客

06-17

6万+

tqdm 是 Python 中一个功能强大的进度条库，能够显著提升开发体验。以下是 tqdm 的详细用法及参数解释

python tqdm进度条详解

@bangbang的博客

02-02

4734

是 Python 进度条库，可以在 Python 长循环中添加一个。(optional)；，用于定义进度条的具体格式，所包含的具体数据信息；基于新的bar_format格式，重新封装了。，是一个快速、扩展性强的进度条工具库。下面主要介绍这个参数的具体用法；如果没有传入可迭代对象，可以使用。传参，在实际中应用的更加普遍。进行了设置，没有使用原有的。格式，简化了显示内容。用户只需要封装任意的。iterable为空。的参数，并且全部都是。前缀信息(desc)代码中将tqdm中的。指定迭代总数，并配合。

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tqdm包进度条长度固定，前后缀步长配置，设置自定义显示内容

最新发布

09-22

`pbar.set_postfix()` 方法用于设置进度条的附加信息，通常以元组（或字典）的形式添加到进度条的右侧。例如，如果你有一个有序字典 `ordered_dict`，你可以这样更新进度条的描述： ```python from collections ...

To do multiple steps, we implement a function the_loop that iterates over a dataloader. It should do a training step per batch for epochs. After one epoch, the loss on the validation set should be calculated.帮我根据这个要求补充完整下面代码中。。。的部分。 def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to `states` # - doing a training_step # - appending the current loss to the `losses` list # - update the running_mean for logging ... if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean.item(), "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: # evaluate the current net on the validation data loader and # collect all losses in the ´val_loss´ list ... pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states

06-12

pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar...

解释： for i in range(10): # 显示10个进度条 # tqdm的进度条功能 with tqdm(total=int(num_episodes / 10), desc='Iteration %d' % i) as pbar: for i_episode in range(int(num_episodes / 10)): # 每个进度条的序列数 episode_return = 0 state = env.reset() action = agent.take_action(state) done = False while not done: next_state, reward, done = env.step(action) next_action = agent.take_action(next_state) episode_return += reward # 这里回报的计算不进行折扣因子衰减 agent.update(state, action, reward, next_state, next_action) state = next_state action = next_action return_list.append(episode_return) if (i_episode + 1) % 10 == 0: # 每10条序列打印一下这10条序列的平均回报 pbar.set_postfix({ 'episode': '%d' % (num_episodes / 10 * i + i_episode + 1), 'return': '%.3f' % np.mean(return_list[-10:]) }) pbar.update(1)

07-14

首先，通过使用tqdm库创建一个进度条，并设置总共需要执行的序列数量为num_episodes的十分之一，即int(num_episodes / 10)。同时，设置进度条的描述为'Iteration %d' % i，其中i是当前循环的索引。然后，在每个...

def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = torch.Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to `states` # - doing a training_step # - appending the current loss to the `losses` list # - update the running_mean for logging states.append(net.state_dict()) optimizer.zero_grad() output = net(batch) batch_loss = loss_function(output, batch.target) batch_loss.backward() optimizer.step() losses.append(batch_loss.item()) running_mean = (running_mean * j + batch_loss.item()) / (j + 1) if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean, "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: val_loss = 0. with torch.no_grad(): for val_batch in val_loader: val_output = net(val_batch) val_loss += loss_function(val_output, val_batch.target).item() val_loss /= len(val_loader) val_losses.append(val_loss) pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states net = get_OneFCNet() epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.002) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() losses, states = the_loop(net, optimizer, gd_data_loader, epochs=epochs) fig = plot_losses(losses) iplot(fig)这是之前的代码怎么修改这段代码的错误？

06-12

根据错误提示，您的模型在CPU和GPU之间切换，因此您需要确保模型和数据都在...如果您的模型已经在GPU上，可以使用`.cuda()`方法将数据加载器移到GPU上，如下所示： ```python train_loader = train_loader.cuda() ```

Python的Tqdm模块——进度条配置

mitudeniu的博客

07-22

450

简介 Tqdm 是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。总之，它是用来显示进度条的，很漂亮，使用很直观（在循环体里边加个tqdm），而且基本不影响原程序效率。名副其实的“太强太美”了！这样在写运行时间很长的程序时，是该多么舒服啊！使用示例一简单的demo： # !/u...

Python 进度条库 - Tqdm

weixin_45579930的博客

11-12

916

tqdm就能非常完美的支持和解决这些问题，可以实时输出处理进度而且占用的CPU资源非常少，支持循环处理、多进程、递归处理、还可以结合linux的命令来查看处理情况，等进度展示。 1.关于tqdm的简单用法方法一： import time from tqdm import tqdm for i in tqdm(range(200)): time.sleep(0.01) 方法二：针对迭代对象是range()的情况，tqdm还提供了简化版的trange()来代替tqdm(range())： .

python之tqdm函数使用总结

yueguang8的博客

05-17

914

tqdm() 是一个 Python 库,它提供了一种简单的方式在终端或控制台输出中添加进度条。它通常用于数据科学、机器学习以及其他计算密集型任务,为长时间运行的操作提供可视化的进度指示。

深度学习进度显示神器：tqdm详解

十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎

10-10

1万+

tqdm是一个强大的工具，它简单易用，高度可定制，适合于各种循环任务，特别是在数据处理和机器学习领域中。通过使用tqdm，开发者可以提供更好的用户体验，准确地展示程序的执行进度。

Python中的两种动态进度条的使用

就随便写写....

12-02

3056

关于tqdm和alive_bar的代码示例和相关说明

进度条模块tqdm介绍

“365天深度学习训练营”报名进行中～

08-09

1168

tqdm安装 pip install tqdm 代码示例： from tqdm import tqdm total = 10000 # 总迭代次数 loss = total with tqdm(total=total, desc="进度条") as pbar: for i in range(total): loss -= 1 pbar.set_postfix({'loss': '{0:1.5f}'.format(loss)}) # 输入一个字典，显示实验指标