mmcv.track_progress(func, tasks) 还有另一个方法track_parallel_progress,它包装了多处理和进程可视化。 mmcv.track_parallel_progress(func, tasks, 8)#8 workers 如果您想迭代或枚举一列项目并跟踪进度,track_iter_progress是一个不错的选择。它将显示一个进度条来告知进度和ETA。 importmmcv tasks=[item_1, ...
assert cfg.c == None ProgressBar #对一系列项目和任务跟踪进度,进度条原位置刷新的方式 mmcv.track_progress(func,tasks) #并行任务的跟踪进度 mmcv.track_parallel_progress(func,tasks,nproc) #刷新位置的进度条方式 mmcv.track_iter_progress(tasks) Timer 基于time来实现 timer = mmcv.Timer() timer.since_...
progress bar track_progress track_parallel_progress track_iter_progress timer since_start since_last_check 收藏 立即使用 MMCV 收藏 立即使用 mmselfsup调用逻辑 收藏 立即使用 mmcls调用逻辑 Danny 职业:AI算法工程师 去主页 评论 0 条评论 下一页 为...
  如果你想可视化多进程任务的进度,你可以使用 `track_parallel_progress`。 ```python mmcv.track_parallel_progress(func, tasks, 8) # 8 workers ``` ...
importmmcvdeffunc(item):# do somethingpasstasks=[item_1,item_2, ...,item_n]mmcv.track_progress(func,tasks) The output is like the following. There is another methodtrack_parallel_progress, which wraps multiprocessing and progress visualization. ...
copying mmcv/parallel/distributed.py -> build/lib.linux-x86_64-3.8/mmcv/parallel copying mmcv/parallel/init.py -> build/lib.linux-x86_64-3.8/mmcv/parallel copying mmcv/parallel/data_container.py -> build/lib.linux-x86_64-3.8/mmcv/parallel ...