tqdm.set_postfix

时间: 2023-11-29 12:42:34 浏览: 79
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}) ```
相关问题

.set_postfix

() 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。

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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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?

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