生成完整的配置文件

一般做法可以考虑继承base然后一个个实现模块，也可以先整体跑通在一个个修改，一般采用第二种 方法

先复制resnet配置文件的绝对路径

找到tools下的train.py就是入口函数

这里的路径是默认参数，所以直接给路径复制到参数设置里面去

参数配置完可以先试着跑一下，虽然会报错但是也会生成一个文件如下

会生成这个配置文件，接下来就可以直接复制到pycharm中改这个配置文件

重命名后，复制到pycharm打开，里面就是生成的自己的网络结构，一开始里面都一些默认配置，我们需要修改一些配置项，最多修改的就是输出大小修改成自己分类的类别数，和指定自己训练集、验证集、测试集的文件路径，工作空间路径以及迭代多少次保存模型和日志文件。修改后一般可以直接跑通

# 数据集存放在MMLAB\mmclassification-master\mmcls\data\flower_data\下
model = dict(
    type='ImageClassifier',
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=18,
        num_stages=4,
        out_indices=(3, ),
        style='pytorch'),
    neck=dict(type='GlobalAveragePooling'),
    head=dict(
        type='LinearClsHead',
        # 输出层改成102，因为是102分类
        num_classes=1000,
        in_channels=512,
        loss=dict(type='CrossEntropyLoss', loss_weight=1.0),
        topk=(1, 5)))
dataset_type = 'ImageNet'
img_norm_cfg = dict(
    mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    # 显存不够的情况下这里可以改小一点
    dict(type='RandomResizedCrop', size=224),
    dict(type='RandomFlip', flip_prob=0.5, direction='horizontal'),
    dict(
        type='Normalize',
        mean=[123.675, 116.28, 103.53],
        std=[58.395, 57.12, 57.375],
        to_rgb=True),
    dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
    dict(type='ToTensor', keys=['gt_label']),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_label'])
]
test_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='Resize', size=(256, -1)),
    dict(type='CenterCrop', crop_size=224),
    dict(
        type='Normalize',
        mean=[123.675, 116.28, 103.53],
        std=[58.395, 57.12, 57.375],
        to_rgb=True),
    dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
    dict(type='Collect', keys=['img'])
]
# 指定数据：第一种方法是根据数据所在的文件夹去指定的
data = dict(
    samples_per_gpu=32,
    workers_per_gpu=2,
    train=dict(
        type='ImageNet',
        # data_prefix='data/imagenet/train',
        # 指定自己的训练集的文件夹路径
        data_prefix='../mmcls/data/flower_data/train',
        pipeline=[
            dict(type='LoadImageFromFile'),
            dict(type='RandomResizedCrop', size=224),
            dict(type='RandomFlip', flip_prob=0.5, direction='horizontal'),
            dict(
                type='Normalize',
                mean=[123.675, 116.28, 103.53],
                std=[58.395, 57.12, 57.375],
                to_rgb=True),
            dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
            dict(type='ToTensor', keys=['gt_label']),
            dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_label'])
        ]),
    val=dict(
        type='ImageNet',
        # 指定自己验证集的文件夹路径
        data_prefix='../mmcls/data/flower_data/vaild',
        # ann_file='data/imagenet/meta/val.txt', #这句话如果注释掉则就把文件夹的名字当成类别，如果传了标注文件就以标注文件如主
        pipeline=[
            dict(type='LoadImageFromFile'),
            dict(type='Resize', size=(256, -1)),
            dict(type='CenterCrop', crop_size=224),
            dict(
                type='Normalize',
                mean=[123.675, 116.28, 103.53],
                std=[58.395, 57.12, 57.375],
                to_rgb=True),
            dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
            dict(type='Collect', keys=['img'])
        ]),
    test=dict(
        type='ImageNet',
        # 还没有弄测试集拿验证集先顶替
        data_prefix='../mmcls/data/flower_data/vaild',
        # ann_file='data/imagenet/meta/val.txt',
        pipeline=[
            dict(type='LoadImageFromFile'),
            dict(type='Resize', size=(256, -1)),
            dict(type='CenterCrop', crop_size=224),
            dict(
                type='Normalize',
                mean=[123.675, 116.28, 103.53],
                std=[58.395, 57.12, 57.375],
                to_rgb=True),
            dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
            dict(type='Collect', keys=['img'])
        ]))
# 默认多次做一次评估
evaluation = dict(interval=1, metric='accuracy')
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)
optimizer_config = dict(grad_clip=None)
lr_config = dict(policy='step', step=[30, 60, 90])
runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=100)
# 间隔二十保存一次
checkpoint_config = dict(interval=50)
log_config = dict(interval=100, hooks=[dict(type='TextLoggerHook')])
dist_params = dict(backend='nccl')
log_level = 'INFO'
load_from = None
resume_from = None
workflow = [('train', 1)]
# 默认工作路径  意思就是你保存的模型和保存的日志最后在存在哪
work_dir = './work_dirs/resnet18_8xb32_in1k'
gpu_ids = [0]

构建自己的数据集

用的方式二，所有的数据集都在一个文件夹没有分类。这时候就需要用标签来区分。标签格式: 图片名字 ：图片标签

生成了这样的标签格式后，就需要再写一个数据处理文件，位置在mmcls/datasets下新建一个文件，这里是my_filelist.py

这里仿照imagenet.py，主要重写下面这个类，写入自己的类

下一步需要在_init_.py导入自己刚刚写的类

再去配置文件中去改

val做同样修改

修改后就可以开始跑自己的任务了