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。
- `desc='Train epoches'`是进度条的描述，将显示在进度条的前面，用于提供进度条所代表的任务的描述信息。
- `initial=start_step`表示进度条的初始值，即开始时的步数。

然后，通过`pbar.write()`方法在进度条中显示一条自定义的消息："=========== Complete training ==========="。这个消息会被写入到进度条的当前位置。

这段代码的目的是创建一个进度条，并在训练完成后，在进度条中显示一条完成训练的消息。

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相关问题

pbar = tqdm(total=len(author_list)) 什么意思

这段代码使用了 `tqdm` 库来创建一个进度条，用于显示迭代过程中的进度。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.update(1)`，进度条的进度就会增加1。

通过使用进度条，你可以在长时间运行的循环或迭代过程中实时地查看进度，并了解操作的完成情况。这对于代码调试、性能优化以及提供用户友好的界面都非常有用。

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

这段代码是用于训练神经网络模型的主要代码。它采用了迭代的方式对数据集进行训练，每个迭代称为一个epoch。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_ids和attention_mask）送到设备上（GPU或CPU）。模型的梯度会被清零（model.zero_grad()），然后模型会根据输入数据计算输出（model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)）。接下来，代码会计算损失值（loss）并更新模型参数（optimizer.step()）。在更新模型参数之前，代码会对梯度进行裁剪（torch.nn.utils.clip_grad_norm_()），以防止梯度爆炸。在每个epoch结束时，代码会计算该epoch的平均损失值，并将其保存在loss_vals列表中。最后，代码会打印出当前epoch的训练损失值。这些超参数的设置可以影响模型的训练效果和速度。