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...
pbar = tqdm(total=epoch_iters,desc=f'Epoch {epoch + 1}/{Total_Epoch}',postfix=dict,mininterval=0.3) for iteration, batch in enumerate(train_dataloader): imgs, pngs, labels = batch outputs = model_train(imgs) loss = CE_Loss(outputs, pngs, weights, num_classes = num_classes) _f_...
test_loader = DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True) model = CNN().to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate) for index,(data,targets) in tqdm(enumerate(train_loader),total=len(train_loader),leave =...
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 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 = data images, labels = images.to(devi...
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):
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# ... ...
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...
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 #... ...