陕西住房和城乡建设厅网站,wordpress 留言,重庆市做网站的公司,网站内外链怎么做文章目录 一、tqdm基本知识二、在pytorch中使用tqdm 提示#xff1a;以下是本篇文章正文内容#xff0c;下面案例可供参考
一、tqdm基本知识
“tqdm” 是一个 Python 库#xff0c;用于在命令行界面中创建进度条。 基本使用如下#xff1a;
from tqdm import tqdm
impor… 文章目录 一、tqdm基本知识二、在pytorch中使用tqdm 提示以下是本篇文章正文内容下面案例可供参考
一、tqdm基本知识
“tqdm” 是一个 Python 库用于在命令行界面中创建进度条。 基本使用如下
from tqdm import tqdm
import timeitems range(10)
for item in tqdm(items, descTest, totallen(items)):time.sleep(1)其文档如下 只介绍传入的三个参数iterable, desc, total iterable:是一个可迭代对象 desc进度条前的描述性信息 total可迭代对象的长度 结果如下 可以看到有描述性信息进度条已经运行了多少时间还差多少时间速度。在之后还可以添加后缀描述见下面。
二、在pytorch中使用tqdm
一般都是在train函数中使用tqdm讲dataloader做为一个可迭代对象传入tqdm
loop tqdm((dataloader_train), descfEpoch: [{epoch}/20], totallen(dataloader_train))for img, label in loop:img img.to(device)label label.to(device)output model(img)optimizer.zero_grad()loss criterion(output,label)loss.backward()optimizer.step()train_loss loss.item()correct (torch.argmax(output,dim1) label).sum().item()loop.set_postfix(lossloss.item() / label.shape[0])print(epoch: {i} Train Loss: {loss}.format(iepoch, losstrain_loss))print(epoch: {i} Train Accuracy: {acc}.format(iepoch, acccorrect / len(dataset_train)))
