tensorflow自定义循环不会在第一个时期结束，进度条运行到无限大

在TensorFlow中，可以使用自定义循环（Custom Loop）来训练模型。当自定义循环运行时，进度条可能会一直显示为无限大，这是由于循环在第一个epoch（时期）结束后并不知道整个训练集的大小，因此无法计算出准确的进度。

为了解决这个问题，可以在自定义循环中手动指定训练集的大小，使得进度条能够显示正确的进度。可以通过以下步骤来实现：

1. 获取训练集的大小：可以通过len(train_dataset)来获取训练集的样本数量。
2. 在自定义循环开始之前，创建一个进度条，并将训练集的大小作为总步数传入。可以使用tf.keras.utils.Progbar来创建一个简单的进度条，例如：
3. 在自定义循环开始之前，创建一个进度条，并将训练集的大小作为总步数传入。可以使用tf.keras.utils.Progbar来创建一个简单的进度条，例如：
4. 在每个训练步骤中更新进度条：在每个训练步骤结束后，更新进度条的当前步数。可以使用progress_bar.add(1)来增加当前步数。

完善的自定义循环示例代码如下所示：

train_dataset = [...]  # 训练集

# 获取训练集的大小
train_dataset_size = len(train_dataset)

# 创建进度条
progress_bar = tf.keras.utils.Progbar(train_dataset_size)

# 自定义循环
for epoch in range(num_epochs):
    # 在每个epoch开始之前，重置进度条
    progress_bar.reset()

    for step, (x, y) in enumerate(train_dataset):
        # 在每个训练步骤结束后，更新进度条
        # 模拟训练步骤
        time.sleep(0.1)
        progress_bar.add(1)

        # 其他训练逻辑...

    # 打印epoch结束的信息
    print("Epoch {} finished".format(epoch + 1))

这样，进度条就能够正确显示训练的进度了。

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