MMsegmentation改step

在MMsegmentation中改变训练步骤的方法是通过自定义优化器构造器来微调参数。可以使用`build_from_cfg`函数从配置文件中构建优化器，并通过自定义的优化器构造器进行微调。在`mmcv.runner.optimizer`模块中，可以找到`OPTIMIZER_BUILDERS`和`OPTIMIZERS`两个变量，它们用于注册和构建优化器。同时，还需要导入`mmseg.utils`模块中的`get_root_logger`函数和自定义的优化器构造器。在自定义的优化器构造器中，可以根据需要设置特定参数，例如批归一化层的权重衰减。最后，将自定义的优化器构造器注册到`OPTIMIZER_BUILDERS`中。请注意，只有包含自定义优化器类的包应该被导入，而不能直接导入自定义优化器类。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MMsegmentation文档学习](https://blog.csdn.net/qq_40620282/article/details/116485518)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [MMsegmentation教程 6: 自定义运行设定](https://blog.csdn.net/yanqianglifei/article/details/122634933)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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