mmdetection怎么进行断点续训

在mmdetection中进行断点续训需要使用PyTorch中的checkpoint机制。具体操作如下：

1. 安装PyTorch

确保已经安装了PyTorch，并且版本为1.1及以上。

2. 加载之前训练好的模型

使用`torch.load`函数加载之前训练好的模型。例如：

checkpoint = torch.load('model.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
epoch = checkpoint['epoch']

其中，`model.pth`表示之前训练保存的模型文件，`model`表示当前使用的模型，`optimizer`表示当前使用的优化器，`epoch`表示当前训练的轮数。

3. 设置学习率

在继续训练之前，需要设置之前训练的学习率。例如：

for param_group in optimizer.param_groups:
    param_group['lr'] = 0.0001

4. 继续训练

运行之前的训练代码，开始继续训练。

5. 保存模型

在每个epoch结束时，保存当前模型的状态。例如：

checkpoint = {
    'epoch': epoch,
    'model': model.state_dict(),
    'optimizer': optimizer.state_dict(),
}
torch.save(checkpoint, 'model.pth')

其中，`model.pth`表示保存的模型文件名，`model.state_dict()`表示当前模型的状态，`optimizer.state_dict()`表示当前优化器的状态，`epoch`表示当前训练的轮数。

这样，就可以实现在mmdetection中进行断点续训了。