pbar = tqdm(enumerate(dataloader), total=nb) 详细解释

时间: 2023-04-03 21:01:26 浏览: 459
这是一行 Python 代码，其中 pbar 是一个进度条对象，tqdm 是一个 Python 的进度条库，enumerate(dataloader) 是一个可迭代对象，nb 是总共需要迭代的次数。这行代码的作用是创建一个进度条，用于显示迭代器的进度。
相关问题

pbar = tqdm(dataloader, desc=s, bar_format='{l_bar}{bar:10}{r_bar}{bar:-10b}')

这段代码使用了tqdm库来显示进度条。其中dataloader是一个可迭代的数据集，s是进度条的描述信息。bar_format参数指定了进度条的显示格式，l_bar和r_bar分别表示左侧和右侧的边界，bar表示进度条本身，10表示进度条的长度，-10b表示进度条使用反向填充。此代码片段会在执行时在终端中显示一个进度条，表示数据集的处理进度。

pbar = tqdm(enumerate(train_loader))

这段代码中，tqdm 是一个 Python 进度条库，用于在控制台中显示代码运行时的进度条。enumerate(train_loader) 是一个迭代器，用于遍历 train_loader 中的每一个 batch。pbar 是一个 tqdm 进度条对象，用于显示当前 batch 的处理进度。整个代码的作用是在训练模型时，在控制台中显示每个 batch 的处理进度。
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with tqdm(total=100) as pbar: for i in range(100): time.sleep(0.1) pbar.update(1) 在上面的代码中，我们使用 tqdm 函数将总长度设置为 100，然后使用 for 循环遍历这个迭代对象。在每次循环中，...
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with tqdm(total=100) as pbar: for i in range(10): # 进度增加 pbar.update(10) # 或者 pbar = tqdm(total=100) for i in range(10): # 进度增加 pbar.update(10) pbar.close() 5. 在Shell脚本中...
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Python进阶：详述tqdm进度条库的高效应用

with tqdm(total=100) as pbar: for i in range(100): time.sleep(0.05) pbar.update(1) tqdm还有许多其他高级特性，如自定义回调函数、支持多线程和多进程、自适应终端宽度、自定义样式和格式等。它还能与...

pbar = tqdm(total=len(author_list)) 什么意思

具体来说，tqdm(total=len(author_list)) 创建了一个进度条对象 pbar，并设置了总迭代次数为 author_list 的长度。 在进行迭代操作时，可以通过调用 pbar.update(1) 来更新进度条的进度。每次调用 pbar....

优化这段代码with alive_bar(len(items)) as bar: pbar = tqdm(enumerate(items), total=count) for i in pbar: bar()详细代码

这段代码是使用了 alive_bar 和 tqdm 库来实现进度条的功能，其中 items 是一个可迭代对象，count 是 items 中元素的数量。使用 tqdm 来迭代 items，同时使用 alive_bar 来显示进度条。在每次迭代时，使用 bar() 来...

pbar = tqdm(total=total_steps, desc='Train epoches', initial=start_step) pbar.write("=========== Complete training ===========")

这段代码创建了一个名为pbar的进度条对象，使用了tqdm库。它的作用是在训练过程中显示进度条，并提供一种可视化的方式来跟踪训练进度。 - total_steps是总的步数，表示训练过程中的总迭代次数或总批次数。 - ...

pbar = tqdm(range(epoch),desc = 'train loop') 什莫意思

这行代码使用了 tqdm 库中的 tqdm 函数，并传入了参数 range(epoch) 和 desc='train loop'。 range(epoch) 表示创建一个从 0 到 epoch - 1 的迭代器，用于迭代训练的 epoch 数量。 desc='train loop'...

def train(args): setup_logging(args.run_name) device = args.device # 加载数据 dataloader = get_data(args) model = UNet().to(device) optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=args.lr) # 定义损失函数 mse = nn.MSELoss() diffusion = Diffusion(img_size=args.image_size, device=device) logger = SummaryWriter(os.path.join("runs", args.run_name)) l = len(dataloader) for epoch in range(args.epochs): logging.info(f"Starting epoch {epoch}:") pbar = tqdm(dataloader) for i, (images, _) in enumerate(pbar): images = images.to(device) t = diffusion.sample_timesteps(images.shape[0]).to(device) x_t, noise = diffusion.noise_images(images, t) predicted_noise = model(x_t, t) loss = mse(noise, predicted_noise) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 新加的 pbar.set_postfix(MSE=loss.item()) logger.add_scalar("MSE", loss.item(), global_step=epoch * l + i) sampled_images = diffusion.sample(model, n=images.shape[0]) save_images(sampled_images, os.path.join("results", args.run_name, f"{epoch}.jpg"))这段代码的功能是什么

这段代码实现了一个图像去噪的训练过程。具体来说，它使用了 UNet 模型对输入的带噪声的图像进行去噪，其中噪声的分布是通过 Diffusion 模型建模的。模型的训练使用了 MSE 损失和 AdamW 优化器，并使用了 ...

解释 if cache_images: # if training gb = 0 # Gigabytes of cached images 用于记录缓存图像占用RAM大小 if rank in [-1, 0]: pbar = tqdm(range(len(self.img_files)), desc="Caching images") else: pbar = range(len(self.img_files)) self.img_hw0, self.img_hw = [None] * n, [None] * n for i in pbar: # max 10k images self.imgs[i], self.img_hw0[i], self.img_hw[i] = load_image(self, i) # img, hw_original, hw_resized gb += self.imgs[i].nbytes # 用于记录缓存图像占用RAM大小 if rank in [-1, 0]: pbar.desc = "Caching images (%.1fGB)" % (gb / 1E9)

这里会使用 tqdm 库来显示进度条，以便于用户可以了解图像加载的进度。在加载每张图像时，会累加上该图像占用的内存大小。最终，会在进度条上显示已经缓存的图像占用了多少内存。需要注意的是，这段代码在训练时才...

for epoch in range(N_EPOCHS): model.train() epoch_loss= [] pbar = tqdm(traindataloader) pbar.set_description("[Train Epoch {}]".format(epoch)) for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) model.zero_grad() outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), MAX_GRAD_NORM) epoch_loss.append(loss.item()) optimizer.step() scheduler.step() loss_vals.append(np.mean(epoch_loss)) print("epoch=",epoch,"train loss=",np.mean(epoch_loss),flush=True)这段什么意思

接着，代码使用一个进度条（tqdm）来显示训练进度，并且在进度条上方显示当前的epoch数。在每个batch中，代码会把训练数据（包含input_ids、token_type_ids和attention_mask）送到设备上（GPU或CPU）。模型的梯度会...

for k = 1:100%循环100次就足以求出\bar{P} pbar = A*pbar*A' + Q; pbar = pbar - pbar*C'/(C*pbar*C' + R)*C*pbar; end

pbar表示预测过程中的状态协方差矩阵，A表示状态转移矩阵，Q表示过程噪声协方差矩阵，C表示观测矩阵，R表示观测噪声协方差矩阵。在每一次循环中，先进行预测，即通过状态转移矩阵和过程噪声协方差矩阵来计算出预测...

def eval_psnr(loader, model, eval_type=None): model.eval() if eval_type == 'f1': metric_fn = utils.calc_f1 metric1, metric2, metric3, metric4 = 'f1', 'auc', 'none', 'none' elif eval_type == 'building': metric_fn = utils.calc_fmeasure metric1, metric2, metric3, metric4 = 'build', 'non_build', 'none', 'none' elif eval_type == 'ber': metric_fn = utils.calc_ber metric1, metric2, metric3, metric4 = 'shadow', 'non_shadow', 'ber', 'none' elif eval_type == 'cod': metric_fn = utils.calc_cod metric1, metric2, metric3, metric4 = 'sm', 'em', 'wfm', 'mae' if local_rank == 0: pbar = tqdm(total=len(loader), leave=False, desc='val') else: pbar = None pred_list = [] gt_list = [] for batch in loader: for k, v in batch.items(): batch[k] = v.cuda() inp = batch['inp'] pred = torch.sigmoid(model.infer(inp)) batch_pred = [torch.zeros_like(pred) for _ in range(dist.get_world_size())] batch_gt = [torch.zeros_like(batch['gt']) for _ in range(dist.get_world_size())] dist.all_gather(batch_pred, pred) pred_list.extend(batch_pred) dist.all_gather(batch_gt, batch['gt']) gt_list.extend(batch_gt) if pbar is not None: pbar.update(1) if pbar is not None: pbar.close() pred_list = torch.cat(pred_list, 1) gt_list = torch.cat(gt_list, 1) result1, result2, result3, result4 = metric_fn(pred_list, gt_list) return result1, result2, result3, result4, metric1, metric2, metric3, metric4

这是一个用于评估模型性能的函数，其输入参数包括一个数据集加载器(loader)、一个模型(model)和一个评估类型(eval_type)。函数根据评估类型选择不同的指标(metric_fn)来评估模型的性能，并返回四个评估结果(result1,...

To do multiple steps, we implement a function the_loop that iterates over a dataloader. It should do a training step per batch for epochs. After one epoch, the loss on the validation set should be calculated.帮我根据这个要求补充完整下面代码中。。。的部分。 def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list # - update the running_mean for logging ... if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean.item(), "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: # evaluate the current net on the validation data loader and # collect all losses in the ´val_loss´ list ... pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states

pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar...

def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = torch.Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list # - update the running_mean for logging states.append(net.state_dict()) optimizer.zero_grad() output = net(batch) batch_loss = loss_function(output, batch.target) batch_loss.backward() optimizer.step() losses.append(batch_loss.item()) running_mean = (running_mean * j + batch_loss.item()) / (j + 1) if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean, "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: val_loss = 0. with torch.no_grad(): for val_batch in val_loader: val_output = net(val_batch) val_loss += loss_function(val_output, val_batch.target).item() val_loss /= len(val_loader) val_losses.append(val_loss) pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states net = get_OneFCNet() epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.002) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() losses, states = the_loop(net, optimizer, gd_data_loader, epochs=epochs) fig = plot_losses(losses) iplot(fig)这是之前的代码怎么修改这段代码的错误？

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2, pin_memory=True) train_loader.to(device) 将类似的代码放在数据加载器的定义之后，确保数据和模型都在同一个...

clear all; N=100; M=1; NN=100; A=0.001; C=1; R=0.5; Q=0.5; c=1-1/A^2; pbar=eye(size(A));

这段代码看起来像是在定义一些变量和参数。可能是用于某种数值计算或者模拟的代码。其中： - clear all 用于清除 ...- pbar=eye(size(A)) 定义了一个名为 pbar 的变量，其值为一个大小和 A 相同的单位矩阵。

def gen_bar_updater(pbar): def bar_update(count, block_size, total_size): if pbar.total is None and total_size: pbar.total = total_size progress_bytes = count * block_size pbar.update(progress_bytes - pbar.n) return bar_update

如果是，则将total_size赋值给进度条的总大小pbar.total。 接下来，计算已下载的字节数progress_bytes，即count乘以block_size。然后通过计算进度条需要更新的字节数，即progress_bytes减去进度条当前已更新的字节...

with tqdm(total=epoch_size,desc=f'Epoch {epoch + 1}/{Epoch}',postfix=dict,mininterval=0.3) as pbar:

这段代码使用了 tqdm 库来创建一个进度条，并设置了一些参数。 首先，total=epoch_size 设置了进度条的总数，即总的迭代次数或任务数量。 然后，desc=f'Epoch {epoch + 1}/{Epoch}' 设置了进度条的描述信息...

with tqdm(total=len(content_CAS)) as pbar 进度条显示在thinterwen文本框中

with tqdm(total=len(content_CAS)) as pbar 这段代码表示在一个 with 语句块中初始化了一个进度条对象 pbar，其总步数为 content_CAS 的长度。 total 参数设置了进度条的最大值，这里是根据列表 content_...

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