我希望用固定ID的图片训练mmclassification中的mobilenetv3 ，在哪里设置

如果您希望在训练 mmclassification 中的 mobilenetv3 模型时使用固定 ID 的图片，可以按照以下步骤操作：

1. 配置数据集：在 `data` 参数中，设置 `img_prefix` 参数指定图片文件夹的路径，通过设置 `ann_file` 参数指定数据集的列表文件路径。同时，在数据集列表文件中，需要为每张图片指定一个固定的 ID。例如，如果数据集列表文件是 `train.txt`，可以将其修改为以下形式：

path/to/image1.jpg 0
path/to/image2.jpg 1
path/to/image3.jpg 2
...

其中，`0`、`1`、`2` 分别表示图片的 ID，需要与每张图片对应。

2. 配置模型：在 `configs/mobilenet_v3/mobilenet_v3_large_b32x8_imagenet.py` 中可以找到 mobilenetv3 的配置文件，根据需要修改其中的参数。您可以通过设置 `num_classes` 参数来指定分类的类别数，通过修改 `pretrained` 参数来指定是否使用预训练模型。如果您想从头开始训练，可以将 `pretrained` 参数设置为 `None`。

3. 修改训练策略：在 `configs/mobilenet_v3/mobilenet_v3_large_b32x8_imagenet.py` 中，可以设置训练策略的参数，如 `optimizer`、`lr`、`lr_config`、`runner` 等。您可以根据需要修改这些参数，以获得更好的训练效果。

4. 启动训练：运行 `tools/train.py` 脚本来启动训练，需要指定配置文件的路径。例如，如果您选择了 `mobilenet_v3_large_b32x8_imagenet.py` 配置文件，可以运行以下命令来启动训练：

python tools/train.py configs/mobilenet_v3/mobilenet_v3_large_b32x8_imagenet.py

在训练过程中，模型会自动读取指定路径下的图片，并根据您设定的类别进行分类训练。注意，此时模型会使用每张图片的 ID 来作为其标签，因此需要保证数据集列表文件中的 ID 与图片文件名一一对应。