如果想让基于openmmlab的mobilenetv3 训练的时候不断地跑同一张图片 要怎样修改代码

如果你想让基于OpenMMLab的MobileNetV3模型在训练时不断地跑同一张图片，可以通过修改数据加载的方式来实现。具体步骤如下：

1. 打开训练脚本，找到数据加载的部分。在OpenMMLab中，通常使用Dataset和DataLoader来加载数据，可以在训练脚本中找到类似如下的代码：

train_dataset = MyDataset(train_cfg.data.train)
train_loader = DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=train_cfg.data.batch_size,
    shuffle=True,
    num_workers=train_cfg.data.workers,
    pin_memory=True
)

2. 在Dataset的__getitem__函数中修改代码，使其每次返回同一张图片。例如，如果你希望每次都返回第一张图片，可以修改代码如下：

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_cfg):
        self.imgs = data_cfg.imgs
        
    def __getitem__(self, index):
        img_path = self.imgs[index]
        img = cv2.imread(img_path)
        return img, img  # 返回同一张图片

    def __len__(self):
        return len(self.imgs)

3. 重新运行训练脚本即可。

在上面的代码中，我们在Dataset的__getitem__函数中将返回的target也设置为了输入图片img，这样网络的输出和目标值都是相同的。这样虽然每次训练的数据都是相同的，但是可以检查网络的训练效果和过拟合情况。如果需要更改返回的图片，可以根据需要修改代码。