pyqt5 显示更新进度条_PyTorch 59.tqdm进度条

在 PyTorch 中使用 tqdm 库来显示训练进度条，可以使用以下代码：

from tqdm import tqdm

for epoch in tqdm(range(num_epochs)):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # training code here

其中，`num_epochs` 是训练的轮数，`train_loader` 是 PyTorch 中的 DataLoader 对象，`data` 是训练数据，`target` 是训练标签。

在每个轮次的训练过程中，使用 `tqdm(range(num_epochs))` 函数来创建一个进度条，它会显示训练的进度。在每个批次的训练过程中，使用 `enumerate(train_loader)` 函数来获取当前批次的数据和标签，并在训练代码中更新模型。

如果想要在进度条中显示更多的信息，可以使用 `tqdm.set_description()` 函数来设置描述信息。例如：

for epoch in tqdm(range(num_epochs)):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # training code here
        loss = train(data, target)
        tqdm.set_description(f"Epoch [{epoch}/{num_epochs}], Batch [{batch_idx}/{len(train_loader)}], Loss: {loss:.4f}")

这样可以在进度条中显示当前的轮次、批次、损失等信息。