哆啦A梦(
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OpenMMlab学习笔记（三）

OpenMMLab 为香港中文大学-商汤科技联合实验室 MMLab 开源的算法平台，不到两年时间，已经包含众多 SOTA 计算机视觉算法。本文将介绍这次学习收获。

MMClassification 是一款基于 PyTorch 的开源图像分类工具箱, 集成了常用的图像分类网络，将数据加载，模型骨架，训练调参，流程等封装为模块调用，便于在模型间进行转换和比较，也高效简洁的实现了参数调整。

OpenMMlab学习笔记（三）_第1张图片

深度学习模型的训练涉及几个方面：

1.模型结构 模型有几层、每层多少通道数等等

2.数据集 用什么数据训练模型：数据集划分、数据文件路径、数据增强策略等等

3.训练策略 梯度下降算法、学习率参数、batch_size、训练总轮次、学习率变化策略等等

4.运行时 GPU、分布式环境配置等等

 5.一些辅助功能 如打印日志、定时保存checkpoint

 

 

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