用mmclassification 做过拟合实验，在哪里修改代码固定训练图片

在使用mmclassification进行训练时，可以通过修改配置文件来实现固定训练图片的目的。以下是一些常见的配置文件选项：

1. `data.train.pipeline`: 用于指定训练数据的数据增强方式。可以在该选项中添加`RandomCrop`等数据增强操作，以便在每个训练epoch中对图片进行随机剪裁等操作。为了固定训练图片，可以将`RandomCrop`操作替换为`Resize`操作，并将`resize_size`设置为期望的图片尺寸。

2. `data.train.data_root`：用于指定训练数据集的根目录。

3. `data.train.ann_file`：用于指定训练数据集的标注文件。

4. `data.train.data_prefix`：用于指定训练数据集图片的前缀路径。

为了固定训练图片，您可以在配置文件中设置`data.train.pipeline`选项如下所示：

data:
  train:
    data_root: 'train_data'
    ann_file: 'train_data/annotations.json'
    data_prefix: 'train_data/images'
    pipeline:
      - type: LoadImageFromFile
      - type: Resize
        size: [224, 224]
      - type: Normalize
        mean: [0.485, 0.456, 0.406]
        std: [0.229, 0.224, 0.225]
      - type: ToTensor

在上面的配置文件中，我们将`RandomCrop`操作替换为`Resize`操作，并将`resize_size`设置为[224, 224]。这将确保在每个训练epoch中，所有的训练图片都被缩放到相同的大小。