mmdetection 多gpu设置

在使用mmdetection进行多GPU设置时，可以通过一些简单的步骤来实现。

首先，我们需要设置GPU数量。可以通过设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来限制可见的GPU数量，例如`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2`可以指定可见的GPU为0号、1号和2号。

接下来，我们需要进行数据并行训练。mmdetection提供了`MMDataParallel`和`MMDistributedDataParallel`两种并行训练的方式，可以在配置文件中进行修改。

使用`MMDataParallel`时，可以在配置文件中的`runner`部分进行设置。将`type`设置为`MMDataParallel`，然后在`chunk_sizes`中指定每个GPU的数据块大小。

使用`MMDistributedDataParallel`时，需要在配置文件中的`runner`部分设置`type`为`MMDistributedDataParallel`。此外，我们还需要设置`launcher`的类型为`PyTorch`。

在多GPU设置中，我们还可以选择不同的优化器和调度器。例如，可以使用`torch.optim.SGD`作为优化器，并将`lr`设置为训练过程中的学习率。

最后，使用多GPU进行训练时，由于需要对不同GPU的结果进行融合和同步，所以训练时间可能会略长于单GPU训练。但是，通过充分利用多个GPU的计算资源，可以加快训练速度并提高模型性能。

综上所述，使用mmdetection进行多GPU设置时，需要限制可见的GPU数量，选择合适的数据并行训练方式，设置合适的优化器和调度器，并充分利用多GPU的计算资源，从而实现高效的训练和更好的性能。