mmcv/docs/zh_cn/understand_mmcv/utils.md

辅助函数

进度条

如果你想跟踪函数批处理任务的进度，可以使用 track_progress 。它能以进度条的形式展示任务的完成情况以及剩余任务所需的时间（内部实现为for循环）。

import mmcv

def func(item):
    # 执行相关操作
    pass

tasks = [item_1, item_2, ..., item_n]

mmcv.track_progress(func, tasks)

效果如下

如果你想可视化多进程任务的进度，你可以使用 track_parallel_progress 。

mmcv.track_parallel_progress(func, tasks, 8)  # 8 workers

如果你想要迭代或枚举数据列表并可视化进度,你可以使用 track_iter_progress 。

import mmcv

tasks = [item_1, item_2, ..., item_n]

for task in mmcv.track_iter_progress(tasks):
    # do something like print
    print(task)

for i, task in enumerate(mmcv.track_iter_progress(tasks)):
    # do something like print
    print(i)
    print(task)

计时器

mmcv提供的 Timer 可以很方便地计算代码块的执行时间。

import time

with mmcv.Timer():
    # simulate some code block
    time.sleep(1)

你也可以使用 since_start() 和 since_last_check() 。前者返回计时器启动后的运行时长，后者返回最近一次查看计时器后的运行时长。

timer = mmcv.Timer()
# code block 1 here
print(timer.since_start())
# code block 2 here
print(timer.since_last_check())
print(timer.since_start())