tqdm進度條視覺化簡單入門

在我們訓練神經網路的時候，經常會消耗很長的時間來等待訓練的結果。而這個過程，我們又不知道訓練的怎麼樣了，進行到了哪一步？

因此，進度條可以幫助我們更好的視覺化訓練的進度。

通過python的tqdm模組即可方便的實現進度條視覺化效果。

安裝tqdm

使用簡單的命令即可安裝（這裡使用阿里雲的映象安裝）

pip install tqdm -i

乙個簡單的例項

#	匯入模組

from tqdm import tqdm, trange
import time

for i in tqdm(

range
(100))
:# 新增這個暫停函式完全是為了更好的視覺化效果，實際訓練中可不使用
# 當你去掉這個暫停的話，進度條會非常的快
# 而對於實際訓練，進度條不會很快，因此不必新增time.sleep
time.sleep(
0.1)
pass

#   當然也可以用tqdm(range(100))替換為trange(100)

for i in trange(
100)
: time.sleep(
0.1)
pass

#	這裡可以設定程序的物件：abcd

process = tqdm(
['a'
,'b'
,'c'
,'d'])
for i in process:
time.sleep(1)
process.set_description(
"process %s"
%i)

tqdm 進度條功能

用來顯示進度條的，很漂亮，使用很直觀 在迴圈體裡邊加個tqdm 而且基本不影響原程式效率。這樣在寫執行時間很長的程式時，能實時看到程式執行進度，很棒。pip install tqdm 安裝最新的開發版 pip install e git tqdm list 方法可以傳入任意一種list,比如陣列或者...

python進度條tqdm使用

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任務進度視覺化，Python 進度條模組 Tqdm

tqdm 是乙個易用性強 擴充套件性高的 python 進度條庫，可以在 python 長迴圈中新增乙個進度提示資訊，我們只需要封裝任意的迭代器 tqdm iterator 即可。安裝過程如下 自動控制進度更新 傳入可迭代物件 輸出結果為 使用方法 trange 輸出結果為 為進度條設定描述 在 f...