tqdm是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在Python长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。
以下是tqdm训练进度条的基本用法：
安装tqdm：在命令行中输入pip install tqdm进行安装。
使用tqdm：在训练循环中使用tqdm。例如，在PyTorch训练循环中，可以这样使用tqdm：
python
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import tqdm
import torch
model = ... # your model here
optimizer = ... # your optimizer herefor epoch in tqdm(range(epochs)):
for batch in tqdm(train_loader):
inputs, labels = batch # this is depending on your data loader
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
在这个例子中，tqdm分别包装了range(epochs)和train_loader，这样在训练过程中就会在命令行中显示进度条。
注意：tqdm的参数众多，可以根据需要进行设置。例如，可以设置描述性文字、总的项目数、是否保留进度条、进度条颜色等。具体可以参考tqdm的官方文档。
如下：
首先，需要安装tqdm模块。
然后，在代码中导入tqdm模块。
使用tqdm()函数创建进度条，将需要迭代的对象作为参数传入。
在循环中使用tqdm()函数，即可显示训练进度条。
tqdm主要参数：
iterable：可迭代的对象。
desc：左边进度条的描述性文字。
total：总的项目数。
leave：执行完成后是否保留进度条。
file：输出指向位置，默认是终端，一般不需要设置。
ncols：调整进度条宽度，默认是根据环境自动调节长度，如果设置为0，就没有进度条，只有输出的信息。
