在 MATLAB 中使用 pbar 函数实时显示代码循环进度

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资源摘要信息:"在Matlab开发环境中,pbar函数用于在循环执行过程中显示当前进度。通过设置迭代次数k和总迭代次数vec_len,以及定义进度条的长度nbars,开发者可以在循环体内部调用pbar函数,从而在Matlab桌面界面上实时地展示代码执行的进度信息。" 在详细解释该知识点之前,我们首先需要了解Matlab的基本概念以及其在编程和数据分析中的应用场景。 Matlab(Matrix Laboratory的简称)是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言。它广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理与通信、图像处理和许多其他科学计算和仿真领域。Matlab的一个显著特点是其内置了丰富的函数库,可以方便地对矩阵进行操作,进行各种数值计算。 在编写Matlab程序时,特别是涉及大量重复计算的程序中,一个常见的问题是程序执行过程中的“黑箱”现象,即用户无法了解当前程序执行的进度和状态,这对于长时间运行的程序尤其不利。因此,为了提高用户体验和程序的可交互性,能够实时显示循环进度的工具变得尤为重要。 pbar函数就是为了满足这一需求而设计的。在Matlab中,函数的基本语法如下: ```matlab pbar(k, vec_len, nbars) ``` 参数说明: - `k`:当前迭代次数,表示循环执行到当前步的次数。 - `vec_len`:总迭代次数,即循环预计执行的总次数。 - `nbars`:进度条的长度,通常以字符数来表示,在Matlab图形界面中显示为进度条的可视长度。 pbar函数通过这三个参数来计算出当前进度的百分比,并在Matlab的命令窗口或图形用户界面(GUI)中以进度条的形式展示出来。进度条的长度可以根据用户的需求进行调整,以便更好地适应不同的显示环境和用户习惯。 在Matlab中,为了实现这样的功能,可能需要使用到Matlab的图形用户界面开发环境(GUIDE)或者编程接口(API),包括绘图函数(如plot、line等)、更新句柄(handle)等高级功能。通过这些工具,pbar函数能够动态地更新进度条,从而实时反馈给用户当前的执行进度。 使用pbar函数的基本步骤如下: 1. 确定循环的总次数(vec_len),以及每次循环的迭代长度(k)。 2. 在循环体内,调用pbar函数,并将k和vec_len作为参数传入。 3. pbar函数将根据当前迭代次数k和总迭代次数vec_len,计算出进度百分比,并在Matlab界面上显示进度条。 4. 循环每次迭代时调用pbar函数,以便进度条能够实时更新。 由于pbar函数是一个自定义函数,因此必须确保它已经保存在Matlab的搜索路径中,或者在当前工作目录下,以便Matlab能够识别并正确调用它。 在一些特定的应用场景下,如需要同时监控多个循环或多个任务的进度,可能需要对pbar函数进行扩展或二次开发,以支持多任务进度显示。这可能涉及到多个进度条的创建和管理,以及更复杂的逻辑来控制进度条的更新。 最后,需要注意的是,尽管pbar函数能够提升用户体验,但在某些情况下使用不当,比如频繁调用更新进度条,可能会对程序性能产生一定影响,因为它会引入额外的绘图和界面更新操作。因此,在实现和使用进度条功能时,应当根据实际情况和性能需求,合理地安排进度条的更新频率和精度。 文件名pbar.zip暗示,该函数的源代码可能被打包在了这个压缩文件中。如果想要使用这个函数,需要先解压这个文件,然后将解压出来的pbar.m文件添加到Matlab的路径中,这样就可以在Matlab环境中调用pbar函数了。

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?

2023-06-12 上传
2023-06-12 上传