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...
from tqdm import tqdm # 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 # ... 04 在许多情况下,我们...
for data,targets in tqdm(train_loadr,leave=False) # 进度显示在一行 注意 我们将tqdm加到train_loader无法得到索引,要如何得到索引呢?可以使用下面的代码 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...
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):
= tqdm(train_dataloader, desc= "Training (Epoch %d)" % epoch) for step, batch in enumerate(epoch_iterator): # 模型训练的代码 # ... 04 在许多情况下,我们的代码可能包含嵌套循环。在这种情况下,我们可以使用 tqdm 创建多个进度条。 from tqdm import tqdm ...
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...
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 #... ...
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...