tqdm详细教程，实现tqdm进度条完美设计；解决进度条多行一直刷新的问题；如何使得滚动条不上下滚动(保持一行内滚动) |
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tqdm详细教程，实现tqdm进度条完美设计；解决进度条多行一直刷新的问题；如何使得滚动条不上下滚动(保持一行内滚动)
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一、tqdm简介
tqdm是一个python进度条库，可以在 Python长循环中添加一个进度提示信息。
range(10)意味着这里的进度条可以更新10次，由于这里是自动更新，所以一次循环就会更新进度条1，每次更新间隔0.5s。 2.trange()-自动更新 import time from tqdm import trange for i in trange(10): time.sleep(0.5)
这个的效果和方法1一样。 3.手动控制更新 from tqdm import tqdm # 用with语句，进度条完成后会自动关闭 with tqdm(total=10) as pbar: for i in range(10): time. Sleep(0.5) pbar.update(1) # 变量在外部创建，进度结束后手动关闭 phar = tqdm(total=100) for i in range(100): time.sleep(0.1) phar.update(1) phar.close()这里的total=10意味着这里的进度条可以更新十次，由于这里是手动更新，需要使用update()方法，update(1)意味着每次更新进度1，每次更新间隔0.5s。 三、应用举例以方法3在有关代码中的使用为例，其代码可以这样写： # 开始训练 for epoch in range(num_epochs): train_l_sum, train_acc_sum, n, start = 0.0, 0.0, 0, time. Time() with tqdm(total=468, desc="Epoch: %d" % epoch) as pbar: for idx, (X, y) in enumerate(train_iter, 0): X = X.to(device) y = y.to(device) y_hat = net(X) l = loss(y_hat, y).sum() optimizer.zero_grad() l.backward() optimizer. Step() train_l_sum += l.item() train_acc_sum += (y_hat.argmax(dim=1) == y).float().sum().item() n += y.shape[0] pbar.update(1) # 更新一次进度1 test_acc = evaluate_accuracy(test_iter, net) # 在进度条上显示有关信息 pbar.set_postfix({ 'loss': '%.4f' % (train_l_sum / n), 'train acc': '%.3f' % (train_acc_sum / n), 'test acc': '%.3f' % test_acc , 'time': '%.1f time. Time.time() - start) })
原来的代码 from tqdm import tqdm import time for i in tqdm(range(10000)): time.sleep(0.001)原来的效果 讲解：多行滚动，虽然能记录下每次迭代的信息，但如果这些信息对你来说不重要，这种上下滚动方式比较annoying… 1%|▋ | 95/10000 [00:00 |
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