tqdm(range(num_epochs)) 是什么意思

tqdm是Python中一个用于显示进度条的库，它可以用于循环、迭代等操作，以便更直观地显示代码执行的进度。在这段代码中，tqdm(range(num_epochs))将会生成一个从0到num_epochs-1的迭代器，并在每次迭代时显示一个进度条，让用户更直观地了解代码执行的进度。其中，num_epochs是训练模型的轮数，即训练数据将被遍历num_epochs次。

相关问题

pyqt5 显示更新进度条_PyTorch 59.tqdm进度条

在 PyTorch 中使用 tqdm 库来显示训练进度条，可以使用以下代码：

from tqdm import tqdm

for epoch in tqdm(range(num_epochs)):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # training code here

其中，`num_epochs` 是训练的轮数，`train_loader` 是 PyTorch 中的 DataLoader 对象，`data` 是训练数据，`target` 是训练标签。

在每个轮次的训练过程中，使用 `tqdm(range(num_epochs))` 函数来创建一个进度条，它会显示训练的进度。在每个批次的训练过程中，使用 `enumerate(train_loader)` 函数来获取当前批次的数据和标签，并在训练代码中更新模型。

如果想要在进度条中显示更多的信息，可以使用 `tqdm.set_description()` 函数来设置描述信息。例如：

for epoch in tqdm(range(num_epochs)):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # training code here
        loss = train(data, target)
        tqdm.set_description(f"Epoch [{epoch}/{num_epochs}], Batch [{batch_idx}/{len(train_loader)}], Loss: {loss:.4f}")

这样可以在进度条中显示当前的轮次、批次、损失等信息。

train_set = TrainDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR) val_set = ValDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR)#47-50加载训练集和验证集的图像 train_loader = DataLoader(dataset=train_set, num_workers=4, batch_size=16, shuffle=True) val_loader = DataLoader(dataset=val_set, num_workers=4, batch_size=1, shuffle=False) net = Net().cuda()#初始化网络 criterion = torch.nn.MSELoss().cuda()#设置损失函数 optimizer = torch.optim.Adam([paras for paras in net.parameters() if paras.requires_grad == True], lr=0.001)#设置优化器 t = 5 T = NUM_EPOCHS n_t = 0.5 lambda1 = lambda epoch: (0.9 * epoch / t + 0.1) if epoch < t else 0.1 if n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) < 0.1 else n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda1)#56-64损失函数学习率的一个变化策略。这里面我们学习选择了先上升后下降的一个学习力策略 results = {'loss': [], 'psnr': [], 'ssim': [], 'bic_psnr': [], 'bic_ssim': [], 'val_loss': []} for epoch in range(1, NUM_EPOCHS + 1):#迭代开始 train_bar = tqdm(train_loader) running_results = {'batch_sizes': 0, 'loss': 0} net.train()#加载网络，进入for循环 for data, target in train_bar: batch_size = data.size(0) running_results['batch_sizes'] += batch_size inputs = Variable(data).cuda()#加载variable形式，把它放在cuda（GPU）上 gt = Variable(target).cuda() output = net(inputs)#网络输出

这段代码是用训练集和验证集的图像来训练神经网络模型。首先，使用 TrainDatasetFromFolder 和 ValDatasetFromFolder 从文件夹中加载训练集和验证集的图像，并设置裁剪大小和超分辨率倍数等参数。然后，使用 DataLoader 将训练集和验证集的图像分批次加载，并指定每个批次的大小、是否打乱顺序等参数。接下来，初始化神经网络模型、损失函数和优化器，并使用 LambdaLR 设置损失函数学习率的变化策略。在迭代开始前，初始化结果字典，并在每个迭代 epoch 中，使用 tqdm 记录训练进度。在每个批次中，将数据和标签转换为 Variable 类型，并将其放在 cuda（GPU）上。然后，将输入数据送入神经网络模型中，得到输出结果。