tqdm显示loss

tqdm显示loss的方法是使用`set_postfix`方法来显示。通过在进度条循环中调用`pbar.set_postfix({'loss': '{0:1.5f}'.format(loss)})`可以设置并更新进度条的loss显示。这里`loss`是一个变量，你可以根据自己的代码逻辑和需要进行替换。这样，在每次迭代时，进度条会显示最新的loss值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in tqdm(enumerate(fashion_trainloader), total=len(fashion_trainloader)): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = pretrained_model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d, loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(fashion_trainloader)))代码运行显示element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

这个错误通常发生在模型中的某些参数没有设置 `requires_grad=True` 的时候。在这种情况下，当你尝试计算梯度时，会出现这样的错误。

你可以使用以下方法检查模型的所有参数是否设置了 `requires_grad=True`：

for name, param in model.named_parameters():
    if not param.requires_grad:
        print(name)

如果输出了某些参数的名称，则说明它们没有设置 `requires_grad=True`。你需要手动将这些参数的 `requires_grad` 属性设置为 `True`，以便计算梯度。

例如，如果你的模型中有一个名为 `fc` 的全连接层，你可以使用以下代码将其权重和偏置的 `requires_grad` 设置为 `True`：

model.fc.weight.requires_grad = True
model.fc.bias.requires_grad = True

在你的代码中，也有可能是损失函数 `criterion` 中的某些参数没有设置 `requires_grad=True`。你可以查看损失函数的源代码来确认这一点，并手动将这些参数的 `requires_grad` 设置为 `True`。

from tqdm import tqdm for epoch in range(5): # 数据集的循环次数 for i, data in enumerate(tqdm(trainloader), 0): # 获取输入 inputs, labels = data inputs = inputs.view(-1, 32 * 32 * 3) # 重置优化器 optimizer.zero_grad() # 正向传播 + 反向传播 + loss计算 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) # 梯度下降 loss.backward() # 参数更行 optimizer.step() print("epoch {0} Loss {1}".format(epoch,loss))

这段代码使用了tqdm库来实现训练进度条的显示。循环次数为5，每一次循环中，使用trainloader来获取一个batch的数据，inputs和labels分别表示输入和对应的标签。接着，将inputs的形状变换为(-1, 32 * 32 * 3)，其中-1表示自适应输入的batch大小。然后，将优化器的梯度清零，进行正向传播、反向传播和计算loss。接着，使用优化器进行梯度下降，更新网络参数。最后，输出当前epoch的loss值。这段代码的作用是训练神经网络，通过不断地优化网络参数来提高模型的准确性。