用pyqt5 将卷积神经网络训练过程实时显示到GUI的Textbrowser上

可以使用PyQt5中的QThread和信号与槽机制来实现将卷积神经网络训练过程实时显示到GUI的Textbrowser上。

首先，我们需要创建一个QThread子类来处理训练过程。在这个子类中，我们可以重写QThread的run方法来执行训练操作。我们还需要定义一个信号，当训练过程中有新的输出时，该信号会被发射。

from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal

class TrainThread(QThread):
    output_signal = pyqtSignal(str)

    def __init__(self, model, train_data, batch_size, epochs):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.train_data = train_data
        self.batch_size = batch_size
        self.epochs = epochs

    def run(self):
        for epoch in range(self.epochs):
            # train the model and get the output
            output = "Epoch {} completed".format(epoch)
            self.output_signal.emit(output)

接下来，在GUI的主窗口中，我们需要创建一个Textbrowser控件来显示训练过程中的输出。我们还需要连接TrainThread的信号到槽函数，这个槽函数将会在信号被发射时被调用，从而更新Textbrowser的内容。

from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QTextBrowser

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()

    def initUI(self):
        # create the Textbrowser widget
        self.text_browser = QTextBrowser(self)
        self.setCentralWidget(self.text_browser)

        # create the TrainThread object and connect its signal to the slot function
        self.train_thread = TrainThread(model, train_data, batch_size, epochs)
        self.train_thread.output_signal.connect(self.update_text_browser)

        # start the train thread
        self.train_thread.start()

    def update_text_browser(self, output):
        # update the Textbrowser widget with the output
        self.text_browser.append(output)

现在，当我们启动GUI应用程序时，TrainThread将会被创建并启动。当训练过程中有新的输出时，TrainThread将会发射output_signal信号，该信号将会被连接到update_text_browser槽函数。在这个槽函数中，Textbrowser控件将会被更新。