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

时间: 2024-01-22 15:02:32 浏览: 97
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详细介绍Python进度条tqdm的使用

star5星 · 资源好评率100%
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'` 表示在进度条中显示的描述文本，即训练循环的名称。 整个代码行的作用是创建一个带有进度条的循环，每次迭代都会更新进度条并显示当前迭代的进度。这种方法可以让程序员更直观地了解代码运行的进度，以及训练模型的时间。
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Python进度条之 tqdm

Python进度条之 tqdmtqdm的安装与导入tqdm的一些简单的例子自拟定显示信息高级应用多进程进度条注意： tqdm是一个使用简单，且美观的进度条的包，下面看一下效果。...pbar = tqdm(range(1000)) for char in pbar: t

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...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。

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....

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

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。

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...

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...

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

在每个epoch中，模型都会被设置为训练模式（model.train()）。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_...

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

然后，desc=f'Epoch {epoch + 1}/{Epoch}' 设置了进度条的描述信息，其中 epoch + 1 表示当前是第几个 epoch，Epoch 表示总的 epoch 数量。 接下来，postfix=dict 设置了进度条的后缀信息，这里使用了一个...

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 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...在训练过程中，每个 epoch 都会将模型生成的去噪图像保存在指定的文件夹中，以便后续的分析和比较。

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...

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,...

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 train_one_epoch(epoch): logger.info('Start training process in epoch {}.'.format(epoch + 1)) if Ir_scheduler is not None: logger.info('Learning rate: {}.'.format(Ir scheduler.get last Ir())) model.train) losses = [ with tqdm(train_dataloader) as pbar: for data dict in pbar: optimizer.zero_grad() data_dict = to_device (data_dict, device) res = model (data_dict['rgb'], data_dict['depth']) depth scale = data dict[ 'depth max'] - data dict['depth min'] res = res * depth_scale.reshape(-1, 1, 1) + data_dict ['depth_min'].reshape(-1, 1, 1) data dict[ 'pred'] = res loss_dict = criterion (data_dict) loss = loss dict['loss'] loss.backward() optimizer.step() if 'smooth' in loss_dict.keys (): pbar.set_description('Epoch (}, loss: (:.8f}, smooth loss: {:.8f}'.format(epoch + 1, loss.item(), loss_dict['smooth'].item())) else: pbar.set_description('Epoch (), loss: (:.8f]'.format(epoch + 1, loss.item ())) losses.append(loss.mean) .item)) mean loss = np.stack(losses).mean() logger.info('Finishtrainingprocessinepochf},meantraining1oss:{:.8f}'.format(epoch+1,mean_1oss))改进这段代码

with tqdm(train_dataloader) as pbar: for i, data_dict in enumerate(pbar): optimizer.zero_grad() data_dict = to_device(data_dict, device) res = model(data_dict['rgb'], data_dict['depth']) depth_...

from pylab import * import numpy as np def makePlot( generateEnglishPlot = True, outputFilename = r'Birthday_paradox.svg', useYLogScale = False): N=91 n = np.arange(float(N)) pbar=np.exp(-n* (n-1) / (2.0*365.0)) p=1.0-pbar n05 = 0.5*(1.0+np.sqrt(1-8.0*365.0*np.log(1.0-0.5))) plot([n05,n05],[0.0,0.5],c='k', linestyle='--') plot([0.0,n05],[0.5,0.5],c='k', linestyle='--') text(23.5,0.02,' ~23') if generateEnglishPlot: plot(n,p ,c='r',label = unicode('Probability of a pair', 'utf8')) plot(n,pbar,c='b',label = unicode('Probability of no matching pair', 'utf8')) else: plot(n,p ,c='r',label = unicode('Probabilité de coïncidence', 'utf8')) plot(n,pbar,c='b',label = unicode('Probabilité de non-coïncidence', 'utf8')) legend(loc='right') xlim(0, N) if useYLogScale: ylim(1e-6, 1) ax = gca() ax.set_yscale('log') else: ylim(0, 1) yticks([0.0,0.2,0.4,0.5,0.6,0.8,1.0]) xticks(range(0, N, 10)) grid(True, ls='-', c='#a0a0a0') if generateEnglishPlot: xlabel('Number of people') ylabel('Probability') else: xlabel('Nombre de personnes') ylabel(unicode('Probabilité', 'utf8')) savefig(outputFilename) show() makePlot(generateEnglishPlot = True, outputFilename = r'Birthday_paradox.svg') makePlot(generateEnglishPlot = False, outputFilename = r'Paradoxe_anniversaire.svg')请为代码标上注释

其中，np是numpy库，makePlot是绘图函数，N是设定的人数，p和pbar是概率值，n05是求得的横坐标值。函数中的参数generateEnglishPlot可以选择生成英文或法文的图，outputFilename是输出文件名，useYLogScale可以选择...

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SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300
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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。