用于不可迭代进程的 Python 进度条

Question

我正在使用这个Notebook，其中Apply DocumentClassifier部分更改如下。

Jupyter Labs，内核：conda_mxnet_latest_p37。

tqdm 是一个进度条包装器。它似乎在for loops 和CLI 上都有效。但是，我想在线使用它：

classified_docs = doc_classifier.predict(docs_to_classify)

这是一个迭代过程，但在引擎盖之下。

如何将 tqdm 应用于此行？

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代码单元：

doc_dir = "GRIs/"  # contains 2 .pdfs

with open('filt_gri.txt', 'r') as filehandle:
    tags = [current_place.rstrip() for current_place in filehandle.readlines()]


doc_classifier = TransformersDocumentClassifier(model_name_or_path="cross-encoder/nli-distilroberta-base",
                                                task="zero-shot-classification",
                                                labels=tags,
                                                batch_size=2)

# convert to Document using a fieldmap for custom content fields the classification should run on
docs_to_classify = [Document.from_dict(d) for d in docs_sliding_window]

# classify using gpu, batch_size makes sure we do not run out of memory
classified_docs = doc_classifier.predict(docs_to_classify)

Answer 1

基于此TDS Article；所有 Python 进度条库都使用 for loops。假设，我可以更改 predict() 函数并将其附加到那里，但这只是太多的工作。

注意：如果确实有针对非迭代“可访问” 进程的解决方案，我很乐意删除此答案。