pbar = tqdm(enumerate(train_loader))

时间: 2023-06-20 14:03:55 浏览: 200
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pbar(k,vec_len,nbar​s):在 matlab 桌面中显示给定循环中代码的进度。-matlab开发

这段代码中，tqdm 是一个 Python 进度条库，用于在控制台中显示代码运行时的进度条。enumerate(train_loader) 是一个迭代器，用于遍历 train_loader 中的每一个 batch。pbar 是一个 tqdm 进度条对象，用于显示当前 batch 的处理进度。整个代码的作用是在训练模型时，在控制台中显示每个 batch 的处理进度。
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python的Tqdm模块的使用

pbar = tqdm(total=100) for i in range(10): pbar.update(10) pbar.close() 在这里，你可以通过调用pbar.update()来手动增加进度，pbar.close()则用于关闭进度条。 Tqdm还可以与其他命令行工具结合使用...
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Python进度条之 tqdm

Python进度条之 tqdmtqdm的安装与导入tqdm的一些简单的例子自拟定显示信息高级应用多进程进度条注意： tqdm是一个使用简单，且美观的进度条的包，下面看一下效果。...pbar = tqdm(range(1000)) for char in pbar: t

To do multiple steps, we implement a function the_loop that iterates over a dataloader. It should do a training step per batch for epochs. After one epoch, the loss on the validation set should be calculated.帮我根据这个要求补充完整下面代码中。。。的部分。 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 = 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 ... if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean.item(), "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: # evaluate the current net on the validation data loader and # collect all losses in the ´val_loss´ list ... pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states

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...

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？

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2, pin_memory=True) train_loader.to(device) 将类似的代码放在数据加载器的定义之后，确保数据和模型都在同一个...

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

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....

pbar = tqdm(enumerate(dataloader), total=nb) 详细解释

这是一行 Python 代码，其中 pbar 是一个进度条对象，tqdm 是一个 Python 的进度条库，enumerate(dataloader) 是一个可迭代对象，nb 是总共需要迭代的次数。这行代码的作用是创建一个进度条，用于显示迭代器的进度。

pbar = tqdm(dataloader, desc=s, bar_format='{l_bar}{bar:10}{r_bar}{bar:-10b}')

这段代码使用了tqdm库来显示进度条。其中dataloader是一个可迭代的数据集，s是进度条的描述信息。bar_format参数指定了进度条的显示格式，l_bar和r_bar分别表示左侧和右侧的边界，bar表示进度条本身，10表示进度条的...

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。 - ...

pbar = tqdm(range(epoch),desc = 'train loop') 什莫意思

这行代码使用了 tqdm 库中的 tqdm 函数，并传入了参数 range(epoch) 和 desc='train loop'。 range(epoch) 表示创建一个从 0 到 epoch - 1 的迭代器，用于迭代训练的 epoch 数量。 desc='train loop'...

优化这段代码with alive_bar(len(items)) as bar: pbar = tqdm(enumerate(items), total=count) for i in pbar: bar()详细代码

这段代码是使用了 alive_bar 和 tqdm 库来实现进度条的功能，其中 items 是一个可迭代对象，count 是 items 中元素的数量。使用 tqdm 来迭代 items，同时使用 alive_bar 来显示进度条。在每次迭代时，使用 bar() 来...

def train_one_epoch(epoch): logger.info('Start training process in epoch {}.'.format(epoch + 1)) if Ir_scheduler is not None: logger.info('Learning rate: {}.'.format(Ir scheduler.get last Ir())) model.train) losses = [ with tqdm(train_dataloader) as pbar: for data dict in pbar: optimizer.zero_grad() data_dict = to_device (data_dict, device) res = model (data_dict['rgb'], data_dict['depth']) depth scale = data dict[ 'depth max'] - data dict['depth min'] res = res * depth_scale.reshape(-1, 1, 1) + data_dict ['depth_min'].reshape(-1, 1, 1) data dict[ 'pred'] = res loss_dict = criterion (data_dict) loss = loss dict['loss'] loss.backward() optimizer.step() if 'smooth' in loss_dict.keys (): pbar.set_description('Epoch (}, loss: (:.8f}, smooth loss: {:.8f}'.format(epoch + 1, loss.item(), loss_dict['smooth'].item())) else: pbar.set_description('Epoch (), loss: (:.8f]'.format(epoch + 1, loss.item ())) losses.append(loss.mean) .item)) mean loss = np.stack(losses).mean() logger.info('Finishtrainingprocessinepochf},meantraining1oss:{:.8f}'.format(epoch+1,mean_1oss))改进这段代码

with tqdm(train_dataloader) as pbar: for i, data_dict in enumerate(pbar): optimizer.zero_grad() data_dict = to_device(data_dict, device) res = model(data_dict['rgb'], data_dict['depth']) depth_...

def gen_bar_updater(pbar): def bar_update(count, block_size, total_size): if pbar.total is None and total_size: pbar.total = total_size progress_bytes = count * block_size pbar.update(progress_bytes - pbar.n) return bar_update

如果是，则将total_size赋值给进度条的总大小pbar.total。 接下来，计算已下载的字节数progress_bytes，即count乘以block_size。然后通过计算进度条需要更新的字节数，即progress_bytes减去进度条当前已更新的字节...

def eval_psnr(loader, model, eval_type=None): model.eval() if eval_type == 'f1': metric_fn = utils.calc_f1 metric1, metric2, metric3, metric4 = 'f1', 'auc', 'none', 'none' elif eval_type == 'building': metric_fn = utils.calc_fmeasure metric1, metric2, metric3, metric4 = 'build', 'non_build', 'none', 'none' elif eval_type == 'ber': metric_fn = utils.calc_ber metric1, metric2, metric3, metric4 = 'shadow', 'non_shadow', 'ber', 'none' elif eval_type == 'cod': metric_fn = utils.calc_cod metric1, metric2, metric3, metric4 = 'sm', 'em', 'wfm', 'mae' if local_rank == 0: pbar = tqdm(total=len(loader), leave=False, desc='val') else: pbar = None pred_list = [] gt_list = [] for batch in loader: for k, v in batch.items(): batch[k] = v.cuda() inp = batch['inp'] pred = torch.sigmoid(model.infer(inp)) batch_pred = [torch.zeros_like(pred) for _ in range(dist.get_world_size())] batch_gt = [torch.zeros_like(batch['gt']) for _ in range(dist.get_world_size())] dist.all_gather(batch_pred, pred) pred_list.extend(batch_pred) dist.all_gather(batch_gt, batch['gt']) gt_list.extend(batch_gt) if pbar is not None: pbar.update(1) if pbar is not None: pbar.close() pred_list = torch.cat(pred_list, 1) gt_list = torch.cat(gt_list, 1) result1, result2, result3, result4 = metric_fn(pred_list, gt_list) return result1, result2, result3, result4, metric1, metric2, metric3, metric4

这是一个用于评估模型性能的函数，其输入参数包括一个数据集加载器(loader)、一个模型(model)和一个评估类型(eval_type)。函数根据评估类型选择不同的指标(metric_fn)来评估模型的性能，并返回四个评估结果(result1,...

def train(args): setup_logging(args.run_name) device = args.device # 加载数据 dataloader = get_data(args) model = UNet().to(device) optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=args.lr) # 定义损失函数 mse = nn.MSELoss() diffusion = Diffusion(img_size=args.image_size, device=device) logger = SummaryWriter(os.path.join("runs", args.run_name)) l = len(dataloader) for epoch in range(args.epochs): logging.info(f"Starting epoch {epoch}:") pbar = tqdm(dataloader) for i, (images, _) in enumerate(pbar): images = images.to(device) t = diffusion.sample_timesteps(images.shape[0]).to(device) x_t, noise = diffusion.noise_images(images, t) predicted_noise = model(x_t, t) loss = mse(noise, predicted_noise) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 新加的 pbar.set_postfix(MSE=loss.item()) logger.add_scalar("MSE", loss.item(), global_step=epoch * l + i) sampled_images = diffusion.sample(model, n=images.shape[0]) save_images(sampled_images, os.path.join("results", args.run_name, f"{epoch}.jpg"))这段代码的功能是什么

这段代码实现了一个图像去噪的训练过程。具体来说，它使用了 UNet 模型对输入的带噪声的图像进行去噪，其中噪声的分布是通过 Diffusion 模型建模的。模型的训练使用了 MSE 损失和 AdamW 优化器，并使用了 ...

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

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_...

with tqdm(total=len(content_CAS)) as pbar 进度条显示在thinterwen文本框中

with tqdm(total=len(content_CAS)) as pbar 这段代码表示在一个 with 语句块中初始化了一个进度条对象 pbar，其总步数为 content_CAS 的长度。 total 参数设置了进度条的最大值，这里是根据列表 content_...

解释 if cache_images: # if training gb = 0 # Gigabytes of cached images 用于记录缓存图像占用RAM大小 if rank in [-1, 0]: pbar = tqdm(range(len(self.img_files)), desc="Caching images") else: pbar = range(len(self.img_files)) self.img_hw0, self.img_hw = [None] * n, [None] * n for i in pbar: # max 10k images self.imgs[i], self.img_hw0[i], self.img_hw[i] = load_image(self, i) # img, hw_original, hw_resized gb += self.imgs[i].nbytes # 用于记录缓存图像占用RAM大小 if rank in [-1, 0]: pbar.desc = "Caching images (%.1fGB)" % (gb / 1E9)

这里会使用 tqdm 库来显示进度条，以便于用户可以了解图像加载的进度。在加载每张图像时，会累加上该图像占用的内存大小。最终，会在进度条上显示已经缓存的图像占用了多少内存。需要注意的是，这段代码在训练时才...

def test_save_csv(self, test_images_name, test_reports_name, test_ground_truths_name, test_metrics_value, test_metrics_key): f = open('test_iu_1_1_rl.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline="")#mimic_cxr_tl_rl writer = csv.writer(f) header = ['test_images_id', 'test_predict', 'test_truth'] + list(test_metrics_key) writer.writerow(header) with tqdm(desc='test_save_csv - test_iu_1_rl', unit='it', total=len(test_images_name)) as pbar: for i in range(len(test_images_name)): writer.writerow( [test_images_name[i], test_reports_name[i], test_ground_truths_name[i]] + list( test_metrics_value[i])) pbar.update()tqdm库创建一个进度条来显示写入CSV文件的进度有问题，需要怎么改建立一个正确的进度条

如果想要正确地创建一个进度条，可以使用tqdm库中的tqdm_notebook函数（如果在Jupyter Notebook中使用）或者tqdm函数（如果在命令行中使用）。下面是一个例子： python from tqdm import tqdm_notebook as ...

if cfg.deepsupervision: masks_preds = net(imgs) loss = 0 for masks_pred in masks_preds: tot_cross_entropy = 0 for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() #二值化处理 if cfg.n_classes > 1: sub_cross_entropy = F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item()#计算损失 else: sub_cross_entropy = dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item()#预测分割掩码和真实标签相似度，将两个结果转化为二值化的掩码，然后计算交集并集 tot_cross_entropy += sub_cross_entropy #计算总损失 tot_cross_entropy = tot_cross_entropy / len(masks_preds) #计算平均损失 tot += tot_cross_entropy #计算总平均损失 else: masks_pred = net(imgs) for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() if cfg.n_classes > 1: tot += F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item() else: tot += dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item() pbar.update(imgs.shape[0])

这段代码是语义分割任务中的损失计算部分，其中使用了深监督（Deep Supervision）的方法。在深监督中，一个模型通常会产生多个输出，每个输出都对应着...其中pbar.update(imgs.shape[0])表示当前已经处理了多少张图片。

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