Tensorflow 我如何使用TQM来可视化使用tf.data.Dataset api的培训步骤的进度？

我想使用TQM可视化我的cnn网络培训步骤。
如何使用

tf.data.Dataset（）

api实现

tqdm

你能给我看一个示例代码吗？谢谢

这很简单：

获取数据集中的样本数

然后，将数字转换为某种可移植的python结构

for _ in tqdm(iterable=xxx, total=num_samples):
     batch_data = sess.run(ele_derived_from_tf_dataset)

注意：虽然这是一个明显带有错误实践标记的问题，但我仍然认为这是一个有效的问题（我有自己的问题），并发布了解决方案

一种可能的方法是先获取数据集的基数，然后将其用作TQM中的@mr.mellow状态

cardinality = np.sum([1 for i in dataset.batch(batch_size)])

其中，

dataset

属于

tf.data.dataset

类，您还没有完成完整的准备流程（我指的是交错、洗牌、批处理和完善以及它们的类型）

那你可以

for input, label in tqdm(dataset, total=cardinality):
...

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