开始以为是tqdm(enumerate(dataloader))的问题。查了很多资料,都没有明确说明问题。 for k,(images, labels,c) in tqdm(enumerate(dataloader)): 后来觉得是DataLoader参数的问题。 dataloader=DataLoader(train_datasets,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=2,pin_memory=True) 想来其他参数应该影响不大...
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...
有个人问了这个问题memory leak when using pytorch dataloader · Issue #746 · tqdm/tqdm,可以发现这个其实是在 tqdm 的 github repo 里提的,然后解决方法是:as mentioned in the documentation, useenumerate(tqdm(x))instead oftqdm(enumerate(x)) 现在真相大白了:tqdm 和 enumerate 的先后顺序很关键,如果是 ...
换句话说,enumerate(dataloader'train')会把dataloader'train'中的数据一个batch一个batch地取出来用于训练。也就是说,使用enumerate进行dataloader中的数据读取用于神经网络的训练是第一种数据读取方法,其基本形式即为for index, item in enumerate(dataloader'train'),其中item中0为数据,1为label. count=0forindex, ...
如下代码形式调用enumerate(dataloader'train')每次都会读出一个batchsize的数据,可根据以下代码做一个测试。下面代码的前提是,数据集中总共包含245张图像,dataloader'train'设置时drop_last=True,其中batch_size=32,经过以下代码后输出的count为224(正好等于32*7),而多出来的245-224=21张图像不够一个batch因此被drop...
( dataset, batch_size=1, shuffle=False, collate_fn=LazyDataset.ignore_none_collate, ) prediction=[] for page_num,page_as_tensor in tqdm(enumerate(dataloader)): model_output = model.inference(image_tensors=page_as_tensor[0]) output = markdown_compatible(model_output["predictions"][0]) ...
for index,(data,targets) in tqdm(enumerate(train_loader),total=len(train_loader),leave = True): 1. 2. 3. 4. 5. 6. 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? for epoch in range(num_epochs): ...
from tqdm import tqdm# 假设我们有一个训练数据集 train_dataloader 和一个模型 modelfor epoch in range(num_epochs):epoch_iterator= tqdm(train_dataloader, desc="Training (Epoch %d)"% epoch)for step, batch in enumerate(epoch_iterator):# 模型训练的代码# ... ...
fromtqdmimporttqdm # 假设我们有一个训练数据集 train_dataloader 和一个模型 modelforepochinrange(num_epochs):epoch_iterator=tqdm(train_dataloader,desc="Training(Epoch%d)"%epoch)forstep,batchinenumerate(epoch_iterator):# 模型训练的代码 #... ...
# 假设我们有一个训练数据集 train_dataloader 和一个模型 model for epoch in range(num_epochs): epoch_iterator = tqdm(train_dataloader, desc= "Training (Epoch %d)" % epoch) for step, batch in enumerate(epoch_iterator): # 模型训练的代码 ...