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这篇文章主要为大家展示了python中如何输出结果刷新及进度条,内容简而易懂,下面让小编带大家一起学习一下吧。
print函数
python输出主要使用print函数,print函数介绍:
print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
*objects表示要打印的值,表示多个无名参数或需要打印的值;
sep=' ',对应上面要打印的值中间间隔,默认一个空格;
end='\n',传入值打印完后的结束符号,默认为换行符,可以自行设置;
file=sys.stdout,设置打印输出参数,默认打印到终端,也可设置打印保存到文件;
flush=False,是否刷新打印结果。
一行输出结果并刷新
在一行中显示输出结果,每次刷新,其中'\r'表示回到当前的开头,end=''表示结束符为空,这样就可以每次更新结果
import time for i in range(15): time.sleep(0.5) # 这里为了查看输出变化,实际使用不需要sleep print('\r', i, end='') # print('\r', 15-i, end='') # 从两位变一位会有问题
上面代码有个问题,当输出i从大到小,有位数变化时,结果不正确,可用format格式化输出,可解决问题:
import time for i in range(15): time.sleep(0.5) print('\r', "{:d}".format(15-i), end='')
模型训练中loss和acc的刷新输出
我们在训练机器学习和深度学习模型中,总会隔一段时间输出损失函数和准确率,每次都直接print输出,终端会输出很多信息,这里用单行输出并刷新的方法来输出这些信息,我们设置epochs和batch的数量,每次batch输出刷新,一个epoch完后同时输出train和test的结果。
import time # 设置epochs和batch的数量 epochs = 5 n_batch = 15 # 这里是测试自己设置的loss和acc train_loss = 1.2345 train_acc = 0.345678 test_loss = 1.1234 test_acc = 0.235467 for i in range(epochs): for j in range(n_batch): time.sleep(0.5) train_loss -= 0.001 train_acc += 0.0001 print("\rEpoch: {:d} batch: {:d} loss: {:.4f} acc: {:.4f} | {:.2%}" .format(i+1, j+1, train_loss, train_acc, (j+1)*1.0/n_batch), end='') test_loss -= 0.001 test_acc += 0.0001 print("\rEpoch: {:d}/{:d} train_loss: {:.4f} test_loss: {:.4f} train_acc: {:.4f} test_acc: {:.4f}" .format(i+1, 5, train_loss, test_loss, train_acc, test_acc), end='\n')
这里注意,print里"Epoch"前面有一个"\r",这个必须要有,同时里面循环end='',外面循环end='\n',最终打印结果如下:
tqdm显示进度条
首先安装tqdm:pip install tqdm
简单使用,读取整数,直接在tqdm中传入一个list, 如果直接给定的是一个整数,可以直接用trange
import time from tqdm import tqdm, trange for i in tqdm(range(100)): time.sleep(0.05) # do something # for i in trange(100): # time.sleep(0.05) # # do something
显示结果如下,显示有百分比,以及当前处理到多少个
tdqm输入的list可以是字符串,也可以对输出进度条加一些描述
import time from tqdm import tqdm pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d", "e"]) for char in pbar: time.sleep(0.8) pbar.set_description("Processing %s" % char) # pbar.set_description("Processing {0}".format(char))
以上就是关于python中如何输出结果刷新及进度条的内容,如果你们有学习到知识或者技能,可以把它分享出去让更多的人看到。
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