pytorch的tqdm

PyTorch是一个用于深度学习的开源框架，而tqdm是一个用于在Python中显示进度条的库。在PyTorch中，可以使用tqdm来跟踪训练或推理过程的进度，并在命令行界面中以用户友好的方式显示进度条。

要在PyTorch中使用tqdm，你可以使用`tqdm`库的`trange`函数来迭代你的训练或推理循环。例如：

from tqdm import trange

# 假设你有一个train_loader变量作为你的数据加载器
for epoch in trange(num_epochs, desc='Epoch'):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # 在这里执行你的训练步骤或推理步骤
        
        # 模拟一些计算时间
        # 这里应该替换为你自己的训练或推理代码
        for _ in range(1000000):
            _ = 2 + 2

在上面的例子中，`trange`函数用于创建一个进度条，在每个epoch和每个batch上更新进度。你可以根据需要使用进度条的不同参数来自定义显示。这样，你就可以在训练或推理过程中实时查看进度，并且更容易估计任务完成的时间。