用mmclassification 0.25.0版本做过拟合实验,在哪里修改代码固定训练图片的id
时间: 2024-03-02 16:48:15 浏览: 15
在mmclassification 0.25.0版本中,可以通过修改`train.py`文件来固定训练图片的id。具体步骤如下:
1. 打开`train.py`文件,并找到`train_dataset`的定义处。
2. 在`train_dataset`中添加参数`fixed_img_id=True`,表示固定训练图片的id。
3. 在`train.py`中找到`train`函数,将`train_dataset`作为参数传入。
4. 在`train.py`中找到`train_loop`函数,在该函数中找到`data_batch`的定义处。
5. 在`data_batch`中添加参数`fixed_img_id=True`,表示固定训练图片的id。
修改后的代码示例如下:
```python
# train.py
from mmcls.datasets import build_dataset
from mmcls.utils import build_dataloader
train_dataset = build_dataset(cfg.data.train)
train_dataloader = build_dataloader(
train_dataset,
samples_per_gpu=cfg.data.samples_per_gpu,
workers_per_gpu=cfg.data.workers_per_gpu,
dist=distributed,
shuffle=True,
fixed_img_id=True # 添加固定训练图片id的参数
)
def train(model, dataloader, optimizer, criterion, lr_scheduler, logger):
...
for i, data_batch in enumerate(dataloader):
data_batch['fixed_img_id'] = True # 添加固定训练图片id的参数
...
def train_loop(model, dataloader, optimizer, criterion, lr_scheduler, logger):
...
for i, data_batch in enumerate(dataloader):
data_batch['fixed_img_id'] = True # 添加固定训练图片id的参数
...
```
注意,修改后的代码可能需要按照自己的需求进行进一步的调整和修改。
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