swin umamba复现

### 使用 Umamba 复现 Swin Transformer 项目或实验

#### 创建并激活虚拟环境
为了确保与原始项目的兼容性和稳定性，建议使用指定版本的 Python 和 CUDA 来创建一个新的虚拟环境。这里将采用 Conda 的替代品——Umamba。

umamba create --name swin_transformer python=3.6 -y
umamba activate swin_transformer

此命令会建立一个名为 `swin_transformer` 的新环境，并安装 Python 3.6 版本[^3]。

#### 安装依赖库
接下来需要安装所有必要的依赖项。对于 Swin Transformer 而言，除了常规的数据处理和机器学习框架外，还需要特别注意 Apex 库的安装方式有所不同：

pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit==10.2
git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git
cd apex; pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./

上述指令不仅涵盖了 PyTorch 及其扩展包的安装，还包含了针对 NVIDIA GPU 加速优化过的 Apex 库的手动编译过程[^1]。

#### 配置参数解析器
在编写测试脚本时，通常需要用到命令行参数来传递配置选项。可以利用内置模块 `argparse` 实现这一功能：

import argparse

def get_args_parser():
    parser = argparse.ArgumentParser('Swin Transformer Test script', add_help=False)
    # 添加更多参数...
    return parser.parse_args()

这段代码片段展示了如何初始化一个简单的 ArgumentParser 对象，并为其设置描述信息[^2]。

#### 运行训练/推理流程
最后，在完成前述准备工作之后，可以根据具体需求执行相应的训练或推断操作。这一般涉及到加载预训练权重、定义数据集路径以及调整超参等内容。具体的实现细节应当参照官方文档中的指导说明[^4]。