tqdm makes your loops show a smart progress meter.
tqdm是python中一个快速可扩展的进度条，可以在长循环中添加进度提示信息。
tqdm在阿拉伯语中含义是“进步”（taqadum, تقدّم），在西班牙语中是“我很爱你(I love you so much)”的缩写（te quiero demasiado）。
将tqdm作用于迭代器(如列表)，可以打印进度条：
from tqdm import tqdm
for i in tqdm(range(1000)):
pass
for i in tqdm([1,2,3,4]):
pass
trange是tqdm(range)的简单写法：
from tqdm import trange
for i in trange(1000):
pass
可以分配给tqdm一个变量手动控制更新，此时需要在循环结束后关闭该变量。下述代码表示总进度为$1000$，循环$100$次，则每次更新$10$。
pbar = tqdm(total=1000)
for i in range(100):
pbar.update(10)
pbar.close()
也可以使用with语句手动控制更新：
with tqdm(total=1000) as pbar:
for i in range(100):
pbar.update(10)
例1：打印模型训练过程
若训练集大小为n_train，训练总轮数为epochs。每一轮训练对应一个进度条，每一个batch更新一次进度条。进度条后显示当前batch的训练损失。
使用total参数指定每一个进度条的总长度（对应n_train），使用desc参数描述进度条（传入epoch和epochs参数表示训练轮数），使用unit参数指定进度更新单位（对应图像img）。
使用set_postfix方法增加显示信息，使用update方法更新进度条。
for epoch in range(epochs):
with tqdm(total=n_train, desc=f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}', unit='img') as pbar:
for batch in train_loader:
pbar.set_postfix({'loss (batch)': loss.item()})
pbar.update(imgs.shape[0])
