train.md

一、程序结构

test.py的代码结构比较简单，如下流程图所示：

graph TD
    start[开始]-->step1[参数获取]
    step1-->step2[判断输出文件格式]
    step2-->step3["读取配置文件 (mmcv.Config.fromfile)"]
    step3-->step4["设置cuda_benchmark, 模型，数据集"]
    step4-->step6["模型创建，数据加载"]
    step6-->step10["输出结果"]

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二、核心代码梳理

(1)参数获取

args = parse_args()

主要解析参数，其参数含义为：

参数名	含义
config	配置文件名
work_dir	保存log和model的目录
resume_from	checkpoint 文件
validate	训练的时候是否做验证
gpus	gpu数量
seed	随机数种子
launcher	job launcher
local_rank	暂时不清楚

(2)配置文件解析

cfg = mmcv.Config.fromfile(args.config)

后续有具体博文

(3)数据集加载

dataset = obj_from_dict(cfg.data.test, datasets, dict(test_mode=True))

后续

(4)模型创建及数据加载

train_dataset = get_dataset(cfg.data.train)
    train_detector(
        model,
        train_dataset,
        cfg,
        distributed=distributed,
        validate=args.validate,
        logger=logger)

后续