.set_postfix

时间: 2023-07-06 20:22:16 浏览: 64
() 是一个 Python tqdm 库的方法，用于设置进度条的后缀信息。可以将进度条以外的其他信息添加到进度条末尾，如当前的损失值、准确率等。例如，可以使用 progress_bar.set_postfix(loss=0.2, accuracy=0.8) 来设置进度条的后缀信息。这样，在进度条更新的同时，后缀信息也会被更新并显示在进度条的末尾。
相关问题

tqdm.set_postfix

tqdm.set_postfix 是一个 Python 库 tqdm 中的一个方法，用于设置进度条的后缀信息。它可以接受一个字典作为参数，将字典中的键值对添加到进度条的后缀中。 例如，以下代码将创建一个进度条，并在每次更新时设置后缀信息为当前进度值： ``` from tqdm import tqdm for i in tqdm(range(100)): tqdm.set_postfix({'progress': i}) ```

t.set_postfix怎么添加多个后缀

要在tqdm的进度条中添加多个后缀，可以在t.set_postfix()方法中传递一个或多个关键字参数，每个参数对应一个后缀。下面是一个示例代码： ``` t.set_postfix(loss='{:05.3f}'.format(loss_avg()), accuracy='{:05.3f}'.format(accuracy)) ``` 这个示例中，除了"loss"后缀外，还添加了一个名为"accuracy"的后缀。"accuracy"后缀的值是一个名为"accuracy"的变量的值，使用同样的方式对其进行格式化。这将在进度条的右侧添加两个后缀，分别是"loss"和"accuracy"，它们的值将在每个迭代中更新，以提供有关训练过程的更多信息。

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t.set_postfix(loss='{:05.3f}'.format(loss_avg()))

这行代码使用了tqdm库中的t.set_postfix()方法，它用于在进度条后面添加一个或多个后缀，以提供有关正在进行的进度的更多信息。在这里，它将一个名为"loss"的后缀添加到进度条中，并使用"{:05.3f}"格式化字符串将...

set_postfix()

set_postfix() 是一个方法，它用于设置进度条的后缀文本。在许多编程语言和库中，进度条通常用于显示长时间运行任务的进度。set_postfix() 方法允许你在进度条中动态地更新后缀文本，以提供更多的信息。 例如，在 ...

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.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: ...

epoch += 1 model.train(True) prog = tqdm(data_loader) for i, (img, target) in enumerate(prog): for param in model.parameters(): param.grad = None res = full_forward(model, img, target, metrics) res['loss'].backward() opt.step() if (i+1) % 1000 == 0: prog.set_postfix(metrics.peek()) metrics_vals = metrics.evaluate() logstr = f'Epoch {epoch:02d} - Train: ' \ + ', '.join(f'{key}: {val:.3f}' for key, val in metrics_vals.items()) with (log_dir / 'metrics.txt').open('a+') as f: print(logstr, file=f)是什么意思

每当迭代次数达到一定数量（这里是每 1000 次），使用tqdm.set_postfix()方法在进度条中显示指标的当前值。 在每个时代结束后，通过metrics.evaluate()计算指标的平均值，并将结果保存在metrics_vals中。 ...

解释： for i in range(10): # 显示10个进度条 # tqdm的进度条功能 with tqdm(total=int(num_episodes / 10), desc='Iteration %d' % i) as pbar: for i_episode in range(int(num_episodes / 10)): # 每个进度条的序列数 episode_return = 0 state = env.reset() action = agent.take_action(state) done = False while not done: next_state, reward, done = env.step(action) next_action = agent.take_action(next_state) episode_return += reward # 这里回报的计算不进行折扣因子衰减 agent.update(state, action, reward, next_state, next_action) state = next_state action = next_action return_list.append(episode_return) if (i_episode + 1) % 10 == 0: # 每10条序列打印一下这10条序列的平均回报 pbar.set_postfix({ 'episode': '%d' % (num_episodes / 10 * i + i_episode + 1), 'return': '%.3f' % np.mean(return_list[-10:]) }) pbar.update(1)

上述代码是一个用于显示进度条的循环。该循环会执行10次，每次循环都会显示一个进度条，并在每个进度条中执行一定数量的序列。 首先，通过使用tqdm库创建一个进度条，并设置总共需要执行的序列数量为num_episodes的...

for epoch in range(6): # # for epoch in range(Epoch + 1): time1 = time.time() model.train() los = [] bar = tqdm(enumerate(data_train_loader), colour='yellow', total=len(data_train_loader)) bar.set_description(f'Epoch: {epoch}') for step, data in bar: inputs, labels = data inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(inputs) # 计算损失函数 loss = loss_func(outputs, labels) # 清空上一轮的梯度 optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() # 参数更新 optimizer.step() los.append(loss.cpu().detach().numpy()) bar.set_postfix({'loss': loss.cpu().detach().numpy()}) print('epoch:', epoch, 'loss', np.array(los).mean(), 'time:', time.time() - time1, 's')

这段代码是一个训练神经网络模型的代码片段。它的主要流程如下： 1. 循环对数据进行多次训练(epoch)； 2. 设置模型为训练状态； 3. 初始化损失(loss)为一个空列表； 4. 使用tqdm库对数据进行遍历，同时显示遍历的...

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 ...

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？

根据错误提示，您的模型在CPU和GPU之间切换，因此您需要确保模型和数据都在同一个设备上。您可以将数据加载器的设备设为与模型相同的设备，例如： python device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_...

with autocast(): #----------------------# # 前向传播 #----------------------# outputs = model_train(imgs) #----------------------# # 计算损失 #----------------------# if focal_loss: loss = Focal_Loss(outputs, pngs, weights, num_classes = num_classes) else: loss = CE_Loss(outputs, pngs, weights, num_classes = num_classes) if dice_loss: main_dice = Dice_loss(outputs, labels) loss = loss + main_dice with torch.no_grad(): #-------------------------------# # 计算f_score #-------------------------------# _f_score = f_score(outputs, labels) #----------------------# # 反向传播 #----------------------# scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() total_loss += loss.item() total_f_score += _f_score.item() if local_rank == 0: pbar.set_postfix(**{'total_loss': total_loss / (iteration + 1), 'f_score' : total_f_score / (iteration + 1), 'lr' : get_lr(optimizer)}) pbar.update(1)

这段代码是一个训练神经网络的代码段。这里使用了PyTorch中的autocast()函数来自动进行混合精度训练，以减少内存使用和加快运行速度。代码中还使用了两种不同的损失函数（Focal Loss和Cross Entropy Loss）进行训练...

class TreeNode: def __init__(self, val=None, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def infix_to_postfix(infix): operators = {'(': 0, ')': 0, 'NOT': 1, 'AND': 2, 'OR': 3} stack = [] postfix = [] for token in infix: if token in operators: if token == '(': stack.append(token) elif token == ')': while stack[-1] != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while stack and operators[stack[-1]] >= operators[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.append(token) else: postfix.append(token) while stack: postfix.append(stack.pop()) return postfix def postfix_to_tree(postfix): stack = [] for token in postfix: if token in {'NOT', 'AND', 'OR'}: right = stack.pop() if token == 'NOT': stack.append(TreeNode('NOT', None, right)) else: left = stack.pop() stack.append(TreeNode(token, left, right)) else: stack.append(TreeNode(token)) return stack.pop() def evaluate(root, values): if root.val in values: return values[root.val] elif root.val == 'NOT': return not evaluate(root.right, values) elif root.val == 'AND': return evaluate(root.left, values) and evaluate(root.right, values) elif root.val == 'OR': return evaluate(root.left, values) or evaluate(root.right, values) def print_tree(root, level=0): if root: print_tree(root.right, level + 1) print(' ' * 4 * level + '->', root.val) print_tree(root.left, level + 1) infix = input('请输入命题演算公式：').split() postfix = infix_to_postfix(infix) root = postfix_to_tree(postfix) print('后缀表达式：', postfix) print('二叉树构造过程：') print_tree(root) print('真值表：') variables = list(set(filter(lambda x: x not in {'NOT', 'AND', 'OR'}, infix))) for values in itertools.product([True, False], repeat=len(variables)): values = dict(zip(variables, values)) result = evaluate(root, values) print(values, '->', result)其中有错误NameError: name 'itertools' is not defined。请修改

postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while stack and operators[stack[-1]] >= operators[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.append(token) else: postfix.append(token) while stack...

根据以下代码：class Node: def init(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None def is_operator(c): return c in ['&', '|', '!'] def infix_to_postfix(infix): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} stack = [] postfix = [] for c in infix: if c.isalpha(): postfix.append(c) elif c == '(': stack.append(c) elif c == ')': while stack and stack[-1] != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() elif is_operator(c): while stack and precedence[c] <= precedence.get(stack[-1], 0): postfix.append(stack.pop()) stack.append(c) while stack: postfix.append(stack.pop()) return postfix def build_tree(postfix): stack = [] for c in postfix: if c.isalpha(): node = Node(c) stack.append(node) elif is_operator(c): node = Node(c) node.right = stack.pop() node.left = stack.pop() stack.append(node) return stack[-1] def evaluate(node, values): if node.value.isalpha(): return values[node.value] elif node.value == '!': return not evaluate(node.right, values) elif node.value == '&': return evaluate(node.left, values) and evaluate(node.right, values) elif node.value == '|': return evaluate(node.left, values) or evaluate(node.right, values) def calculate(formula, values): postfix = infix_to_postfix(formula) tree = build_tree(postfix) return evaluate(tree, values) 在该代码基础上，使用python语言，以菜单形式完成下面几个的输出：1.打印二叉树的构造过程；2.打印公式的后缀形式；3.二叉树的后序遍历序列；4.输入每个变量的值，计算并显示公式的真值，打印二叉树的评估过程；5.显示公式的真值表

postfix.append(stack.pop()) stack.pop() elif is_operator(c): while stack and precedence[c] <= precedence.get(stack[-1], 0): postfix.append(stack.pop()) stack.append(c) while stack: postfix....

execute_process(COMMAND sh -c "git symbolic-ref --short -q HEAD" OUTPUT_VARIABLE GIT_BRANCH OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE) execute_process(COMMAND sh -c "git rev-list HEAD --abbrev=8 --abbrev-commit --max-count=1" OUTPUT_VARIABLE GIT_LAST_COMMIT OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE) execute_process(COMMAND sh -c "git rev-list HEAD --count" OUTPUT_VARIABLE GIT_COMMITS_NUM OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE) execute_process(COMMAND sh -c "git status --short --untracked-files=no | wc -l" OUTPUT_VARIABLE GIT_DIFF_STATUS OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE) if ( ${GIT_DIFF_STATUS} EQUAL "0" ) set(BUILD_VERSION "R${GIT_LAST_COMMIT}_${GIT_BRANCH}") else() set(BUILD_VERSION "R${GIT_LAST_COMMIT}M_${GIT_BRANCH}") endif() #build date string(TIMESTAMP DATETIME "%Y%m%d%H%M%S") #enable gdb debug symbol if (NOT CMAKE_BUILD_TYPE) set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release") message (STATUS "No CMAKE_BUILD_TYPE selected, defaulting to ${CMAKE_BUILD_TYPE}") endif() message (STATUS "The CMAKE_BUILD_TYPE is selected to ${CMAKE_BUILD_TYPE}") set(CMAKE_CXX_FLAGS_BASE "$ENV{CXXFLAGS} -pipe -Wall -Wno-unknown-pragmas -Wno-format-zero-length -lrt -Wno-ignored-attributes") #set(CMAKE_CXX_FLAGS_BASE "${CMAKE_CXX_FLAGS_BASE} -save-temps") set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_CXX_FLAGS_BASE} -O2 -g") set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "${CMAKE_CXX_FLAGS_BASE} -O3") #set(CMAKE_DEBUG_POSTFIX _D) set_property(GLOBAL PROPERTY RULE_LAUNCH_COMPILE "${CMAKE_COMMAND} -E time") set_property(GLOBAL PROPERTY RULE_LAUNCH_LINK "${CMAKE_COMMAND} -E time")

最后，通过set_property(GLOBAL PROPERTY RULE_LAUNCH_COMPILE ...)和set_property(GLOBAL PROPERTY RULE_LAUNCH_LINK ...)命令设置了编译和链接命令的时间控制，用于输出编译和链接的时间信息。 总之，这段...

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如果需要在多个进度条之间进行重叠显示而不换行，可以使用tqdm库的set_postfix方法。下面是一个示例： python from tqdm import tqdm import time for i in tqdm(range(10)): time.sleep(0.5) tqdm.set_...

VSCODE tqdm单行显示

tqdm.set_postfix_str('', bar_format='{l_bar}{bar}| {n_fmt}/{total_fmt}') # 示例使用 for i in tqdm(range(10)): # 在每次循环中更新tqdm显示的进度条 tqdm.set_postfix({'progress': i+1}) # 模拟一些计算...

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