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简介
在很多场景，我们希望对一个进度条标识其运行的内容(set_description)，同时也希望在进度条中增加一些信息，如模型训练的精度等。本文就将基于tqdm，在实际应用中充实进度条。
一、简单示例
from tqdm import tqdm
tq_bar = tqdm(range(10))
for idx, i in enumerate(tq_bar):
acc_ = i*10
loss = 1/((i+1)*10)
tq_bar.set_description(f'SimpleLoop [idx+1]')
tq_bar.set_postfix(dict(acc=f'acc_%', loss=f'loss:.3f'))
- 结果
SimpleLoop [10]: 100%|██████████████████████████████████| 10/10 [00:01<00:00, 8.30it/s, acc=90%, loss=0.010]
二、在深度学习训练中使用(pytorch 类似 keras)
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from torch.optim import AdamW, Adam
from torch.utils.data import Dataset, TensorDataset, DataLoader
import torchvision as tv
from torchvision import transforms
class simpleCNN(nn.Module):
def __init__(self, input_dim=3, n_class=10):
super(simpleCNN, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(input_dim, 32, kernel_size=7, padding=2,dilation=2, bias=False),
nn.BatchNorm2d(32),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(3, 2, 1)
)
self.clf = nn.Sequential(
nn.Linear(4608, 128),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(0.2),
nn.Linear(128, 64),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(0.2),
nn.Linear(64, n_class)
)
def forward(self, x):
out = self.features(x)
out = out.view(out.size(0), -1)
return self.clf(out)
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),#转为tensor
transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5)),#归一化
])
dt = tv.datasets.CIFAR10(train=True, download=True, root=r'D:\\work\\my_project\\play_data', transform=transform)
# dt = tv.datasets.CIFAR10(train=True, download=False, root=r'D:\\work\\my_project\\play_data', transform=transform)
dt_loader = DataLoader(dt, batch_size=256)
model = simpleCNN(3, 10)
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
optm = AdamW(model.parameters(), lr=1e-3)
for ep in range(5):
one_batch_bar = tqdm(dt_loader)
one_batch_bar.set_description(f'[ epoch: ep+1 ]')
step_counts = 0
step_loss_sum = 0
step_right = 0
step_samples = 0
for tmp_x, tmp_y in one_batch_bar:
# forward
optm.zero_grad()
step_pred = model(tmp_x)
step_loss = loss_func(step_pred, tmp_y)
loss_print = step_loss.detach().numpy()
step_right_i = (torch.argmax(step_pred, dim=1) == tmp_y).detach().numpy().sum()
# backword
step_loss.backward()
optm.step()
# info
step_counts += 1
step_loss_sum += loss_print
step_right += step_right_i
step_samples += len(tmp_y)
one_batch_bar.set_postfix(dict(
loss=f'step_loss_sum/step_counts:.5f',
acc=f'step_right/step_samples*100:.2f%'
))
- 结果
[ epoch: 1 ]: 100%|██████████████████████████████████████████████████████| 196/196 [00:39<00:00, 4.95it/s, loss=1.73634, acc=36.93%]
[ epoch: 2 ]: 100%|██████████████████████████████████████████████████████| 196/196 [00:38<00:00, 5.13it/s, loss=1.43507, acc=48.46%]
[ epoch: 3 ]: 100%|██████████████████████████████████████████████████████| 196/196 [00:45<00:00, 4.34it/s, loss=1.30025, acc=53.85%]
[ epoch: 4 ]: 100%|██████████████████████████████████████████████████████| 196/196 [00:37<00:00, 5.28it/s, loss=1.22050, acc=57.06%]
[ epoch: 5 ]: 100%|██████████████████████████████████████████████████████| 196/196 [00:42<00:00, 4.65it/s, loss=1.16387, acc=58.78%]
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