pbar=tqdm(range(55156)) for i in pbar: f=10000*i a=464443161*845113131 pbar.set_description("train loss: %.1f" %i) # 如果只有这一个表示单独显示,若有2个表示交替显示这2个,经过实验最后显示最后一个nihao: 551560000 pbar.set_description("nihao: %.2f" % f)...
pbar.set_description("train loss: %.1f" %i) # 如果只有这一个表示单独显示,若有2个表示交替显示这2个,经过实验最后显示最后一个nihao: 551560000 pbar.set_description("nihao: %.2f" % f) 1. 2. 3. 4. 5. 6.
for batch_i, (im, targets, paths, shapes) in enumerate(pbar): pbar.desc = s (2) 使用set_description, 指定进度条左侧(前缀)显示的信息 import time from tqdm import tqdm pbar = tqdm(["a","b","c","d"]) for char in pbar: pbar.set_description("Processing %s" % char) # 设置...
1、迭代对象处理,对于可以迭代的对象都可以使用这种方式,来实现可视化进度。 import time from tqdm import tqdm for i in tqdm(range(100)): time.sleep(0.1) pass 2、观察处理的数据,每一次处理的数据都可以通过tqdm提供的set_description方法实时查看。 import time from tqdm import tqdm pbar = tqdm(["A...
pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])for char in pbar: sleep(0.25) pbar.set_description("Processing %s" % char) 1. 这里还使用了.set_description(),结果如下: Processing d: 100%|██████████| 4/4 [00:01<00:00, 3.99it/s] ...
fromtqdmimporttqdmpbar=tqdm(total=len(data))pbar.set_description('Sleep')update=lambda*args:pbar.update()n_proc=5pool=mp.Pool(n_proc)fordindata:pool.apply_async(test_func,(d,),callback=update)pool.close()pool.join() 这里我们采用tqdm生成进度条,然后使用labmda操作符,将其转换为函数,然后...
pbar.set_description("Processing %s"%char) sleep(1) 或是: fromtqdmimporttrange, tqdmfromtimeimportsleep pbar= trange(1000)forcharinpbar: pbar.set_description("Processing %s"%char) sleep(1) 或是: fromtqdmimporttrange, tqdmfromtimeimportsleepforiintqdm(range(100), desc='1st loop'): ...
with tqdm(total=100, desc="Starting...") as pbar: for i in range(100): pbar.set_description(f"Step {i+1}: Processing something") time.sleep(0.1) pbar.update(1)分块下载或处理的进度条 对于文件下载或大文件处理，你可能需要根据已处理的数据量来更新进度条，而不是迭代次数：...
pbar=trange(100)foriinpbar:sleep(0.25)pbar.set_description("Processing %s"%i) 手动控制 fromtqdmimporttqdmwithtqdm(total=100)aspbar:foriinrange(10):sleep(0.1)pbar.update(10) 命令行 find . -name '*.py' -type f -exec cat \{} \; | ...
pbar=tqdm(range(337),total=337,unit='images',leave=False) 动态数据信息输出 如果想观察在循环中的一些数据,那么set_description可以打印出一些信息 importtimefromtqdmimporttqdmpbar=tqdm(range(10))foriinpbar:time.sleep(0.1)# your code herepbar.set_description("iter%d"%i)iter8:80%|██████...