tqdm在深度学习中的进阶用法，可以显示epoch acc等参数

`tqdm`是一个Python库，它提供了一个进度条对象，用于优雅地跟踪迭代过程，非常适合在深度学习训练中实时显示进度和额外信息。在深度学习中，特别是在数据集上进行循环（如Epochs）时，你可以将其与`model.fit()`或自定义迭代函数结合使用，以显示每轮的训练状态。

进阶用法包括：

1. **追踪指标**：除了基本的进度，还可以通过`tqdm`更新自定义的度量，例如每次批次后的准确率（acc），损失（loss）等。这通常是通过在训练步骤完成后添加到`pbar.set_postfix(**metrics)`来实现的，其中`metrics`是一个字典包含当前的评估结果。

for epoch in range(num_epochs):
    pbar = tqdm(range(num_batches), desc=f"Epoch {epoch + 1}")
    for batch in pbar:
        # 训练步骤...
        acc = model.evaluate(batch_data)  # 获取一轮验证准确率
        pbar.set_postfix(loss=last_loss, acc=acc)

2. **动态回调**：可以在进度条内部设置回调函数，比如当某个条件满足时暂停训练、改变颜色等。这对于监控训练状态非常有用。

3. **整合日志系统**：如果你使用的框架（如TensorFlow或PyTorch）有集成的日志记录功能，`tqdm`也可以与之配合，以便在日志文件和控制台同时展示训练进度。

4. **并行处理**：对于分布式训练，`tqdm.contrib.concurrent`模块可以帮助你在并行过程中保持进度条同步。

记得在每个循环结束后调用`pbar.close()`来关闭进度条，以避免资源泄漏。