【学习笔记】pytorch 深度学习训练如何显示进度条
2021/8/17
通过使用tqdm，实时显示训练进度，并显示当前训练集正确率以及损失
效果图如下：
实现代码：
def train(model, criterion, optimizer, trainloader, Epoch, EPOCHS, BATCH_SIZE): model.train() loop = tqdm(enumerate(trainloader), total =len(trainloader)) running_loss = 0.0 right = 0 for step, (batch_x, batch_y) in loop: batch_x, batch_y = batch_x.cuda(), batch_y.cuda() output = model(batch_x) optimizer.zero_grad() loss = criterion(output, batch_y) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(output.data, 1) # 累加识别正确的样本数 right += (predicted == batch_y).sum() #更新信息 loop.set_description(f'Epoch [{Epoch}/{EPOCHS}]') loop.set_postfix(loss=running_loss/(step+1), acc=float(right)/float(BATCH_SIZE*step+len(batch_x)))
12345678910111213141516171819202122'参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/378474516
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