data_loader = list(range(1000)) for i, j in enumerate(tqdm(data_loader)): sleep(0.01) 查看完整回答 反对 回复 2023-05-23 拉风的咖菲猫 TA贡献1995条经验 获得超2个赞 如果你想使用enumeratewith tqdm,你可以这样使用它: for i,data in enumerate(tqdm(train_dataloader)): images, labels = dat...
# for data,targets in tqdm(train_loadr,leave=False) # 进度显示在一行 loop = tqdm(enumerate(train_loader), total =len(train_loader)) for data,targets in loop: # Get data to cuda if possible data = data.to(device=device) targets = targets.to(device=device) # forward scores = model(...
train_loader=100000with tqdm(total=train_loader) as pbar:foriter, datainenumerate(range(train_loader)):'''循环体内内容'''### 打印信息控制###pbar.set_description("epoch {}|{}".format(200, iter))#进度条前加内容pbar.set_postfix(iter_all='{}||{}'.format(iter*300, iter), loss=ite...
将leave这个参数设置完成后,他就只会在一行内出现 for data,targets in tqdm(train_loader,leave =False): 1. 我们要注意的是,直接是将tqdm加上去会无法得到index的索引,要如何得到index呢? for index,(data,targets) in tqdm(enumerate(train_loader),total =len(train_loader), leave = True): 1. 2. ...
for i, data in enumerate(tqdm_wrapper(trainloader)): # 在这里进行模型的训练和更新操作 pass 通过上述步骤,我们就可以在PyTorch训练过程中添加Tqdm进度条了。进度条会实时显示当前的迭代次数和已完成的比例,让我们更好地了解训练的进度。需要注意的是,Tqdm进度条只适用于可迭代的对象,如数据加载器(DataLoader)等...
for index,(data,targets) in tqdm(enumerate(train_loader),total =len(train_loader), leave = True): 我们就又可以读取了。 我们觉得还有点不太满足现在的进度条,我们得给他加上我们需要的信息,比如准确率,loss值,如何加呢? #首先我们的循环就不能直接向刚刚那么定义了,为了更新信息,我们要将我们的loop单...
from tqdm import tqdm for epoch in range(3): for batch_id, data in tqdm(train_loader(), leave =False): x_data = data[0] y_data = data[1] In [ ] for epoch in range(3): for index,(batch_id, data)in tqdm(enumerate(train_loader),total =len(train_loader),leave = True): ...
因此，这意味着tqdm在笔记本模式下正确工作。因此，您的可迭代或循环代码有一些问题，而不是tqdm。可能的...
fori,jinenumerate(data_loader,total =100):pass Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) Bit*_*sky10 您需要用 tqdm 包装可迭代对象,因为他们的文档清楚地说明: 立即让您的循环显示一个智能进度表 - 只需用 tqdm(iterable) 包装任何可迭代对象,就完成了!
pbar = TQDM(enumerate(self.train_loader), total=nb) 2. 基本用法 2.1 指定可迭代对象 传入迭代器对象(iterable), 默认迭代次数为:len(iterable),: import time from tqdm import * for i in tqdm(range(1000)): time.sleep(.01) #进度条每0.01s前进一次,总时间为1000*0.01=10s ...