训练与测试

• 训练与测试

  • 训练

    • 使用单个 GPU 进行训练

    • 使用多个 GPU 进行训练

    • 使用多台机器进行训练

      • 同一网络中的多台机器

      • 使用 slurm 管理的多台机器

  • 测试

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    • 使用多个 GPU 进行测试

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训练

使用单个 GPU 进行训练

您可以使用 tools/train.py 在一台带有 CPU 和 GPU(可选) 的单机上训练模型。

下面是脚本的完整用法：

python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [ARGS]

Note

默认情况下，MMAction2 更倾向于使用 GPU 而不是 CPU 进行训练。如果您想在 CPU 上训练模型，请清空 CUDA_VISIBLE_DEVICES 或将其设置为 -1 以使 GPU 对程序不可见。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [ARGS]

参数	描述
CONFIG_FILE	配置文件的路径。
--work-dir WORK_DIR	保存日志和权重的目标文件夹。默认为与配置文件相同名称的文件夹，位于 ./work_dirs 下。
--resume [RESUME]	恢复训练。如果指定了路径，则从该路径恢复，如果未指定，则尝试从最新的权重自动恢复。
--amp	启用自动混合精度训练。
--no-validate	不建议使用。在训练期间禁用权重评估。
--auto-scale-lr	根据实际批次大小和原始批次大小自动缩放学习率。
--seed	随机种子。
--diff-rank-seed	是否为不同的 rank 设置不同的种子。
--deterministic	是否为 CUDNN 后端设置确定性选项。
--cfg-options CFG_OPTIONS	覆盖使用的配置中的某些设置，xxx=yyy 格式的键值对将合并到配置文件中。如果要覆盖的值是一个列表，则应采用 key="[a,b]" 或 key=a,b 的形式。该参数还允许嵌套的列表/元组值，例如 key="[(a,b),(c,d)]"。请注意，引号是必需的，且不允许有空格。
--launcher {none,pytorch,slurm,mpi}	作业启动器的选项。默认为 none。

使用多个 GPU 进行训练

我们提供了一个 shell 脚本使用 torch.distributed.launch 来启动多个 GPU 的训练任务。

bash tools/dist_train.sh ${CONFIG} ${GPUS} [PY_ARGS]

参数	描述
CONFIG	配置文件的路径。
GPUS	要使用的 GPU 数量。
[PYARGS]	tools/train.py 的其他可选参数，请参见这里。

您还可以通过环境变量来指定启动器的其他参数。例如，使用以下命令将启动器的通信端口更改为 29666：

PORT=29666 bash tools/dist_train.sh ${CONFIG} ${GPUS} [PY_ARGS]

如果您想启动多个训练作业并使用不同的 GPU，可以通过指定不同的端口和可见设备来启动它们。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 PORT=29500 bash tools/dist_train.sh ${CONFIG} 4 [PY_ARGS]
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7 PORT=29501 bash tools/dist_train.sh ${CONFIG} 4 [PY_ARGS]

使用多台机器进行训练

同一网络中的多台机器

如果您使用以太网连接的多台机器启动训练作业，可以运行以下命令：

在第一台机器上：

NNODES=2 NODE_RANK=0 PORT=$MASTER_PORT MASTER_ADDR=$MASTER_ADDR bash tools/dist_train.sh $CONFIG $GPUS

在第二台机器上：

NNODES=2 NODE_RANK=1 PORT=$MASTER_PORT MASTER_ADDR=$MASTER_ADDR bash tools/dist_train.sh $CONFIG $GPUS

需要指定以下额外的环境变量来训练或测试多台机器上的模型：

ENV_VARS	描述
NNODES	机器的总数。默认为 1。
NODE_RANK	本地机器的索引。默认为 0。
PORT	通信端口，在所有机器上应该保持一致。默认为 29500。
MASTER_ADDR	主机器的 IP 地址，在所有机器上应该保持一致。默认为 127.0.0.1。

通常，如果您没有高速网络（如 InfiniBand），则速度会比较慢。

使用 slurm 管理的多台机器

如果您在使用 slurm 管理的集群上运行 MMAction2，可以使用脚本 slurm_train.sh。

[ENV_VARS] bash tools/slurm_train.sh ${PARTITION} ${JOB_NAME} ${CONFIG} [PY_ARGS]

下面是该脚本的参数描述。

参数	描述
PARTITION	集群中要使用的分区。
JOB_NAME	作业的名称，您可以自定义。
CONFIG	配置文件的路径。
[PYARGS]	tools/train.py 的其他可选参数，请参见这里。

下面列出了可用于配置 slurm 作业的环境变量。

ENV_VARS	描述
GPUS	要使用的 GPU 数量。默认为 8。
GPUS_PER_NODE	每个节点要分配的 GPU 数量。默认为 8。
CPUS_PER_TASK	每个任务要分配的 CPU 数量（通常一个 GPU 对应一个任务）。默认为 5。
SRUN_ARGS	srun 的其他参数。可用选项可在这里找到。

测试

使用单个 GPU 进行测试

您可以使用 tools/test.py 在一台带有 CPU 和可选 GPU 的单机上测试模型。

下面是脚本的完整用法：

python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [ARGS]

Note

默认情况下，MMAction2 更倾向于使用 GPU 而不是 CPU 进行测试。如果您想在 CPU 上测试模型，请清空 CUDA_VISIBLE_DEVICES 或将其设置为 -1 以使 GPU 对程序不可见。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [ARGS]

参数	描述
CONFIG_FILE	配置文件的路径。
CHECKPOINT_FILE	权重文件的路径（可以是 HTTP 链接）。
--work-dir WORK_DIR	保存包含评估指标的文件的目录。默认为与配置文件相同名称的文件夹，位于 ./work_dirs 下。
--dump DUMP	存储模型的所有输出以进行离线评估的路径。
--cfg-options CFG_OPTIONS	覆盖使用的配置中的某些设置，xxx=yyy 格式的键值对将合并到配置文件中。如果要覆盖的值是一个列表，则应采用 key="[a,b]" 或 key=a,b 的形式。该参数还允许嵌套的列表/元组值，例如 key="[(a,b),(c,d)]"。请注意，引号是必需的，且不允许有空格。
--show-dir SHOW_DIR	保存结果可视化图片的目录。
--show	在窗口中可视化预测结果。
--interval INTERVAL	可视化的样本间隔。默认为 1。
--wait-time WAIT_TIME	每个窗口的显示时间（单位：秒）。默认为 2。
--launcher {none,pytorch,slurm,mpi}	作业启动器的选项。默认为 none。

使用多个 GPU 进行测试

我们提供了一个 shell 脚本使用 torch.distributed.launch 来启动多个 GPU 的测试任务。

bash tools/dist_test.sh ${CONFIG} ${CHECKPOINT} ${GPUS} [PY_ARGS]

参数	描述
CONFIG	配置文件的路径。
CHECKPOINT	权重文件的路径（可以是 HTTP 链接）。
GPUS	要使用的 GPU 数量。
[PYARGS]	tools/test.py 的其他可选参数，请参见这里。

您还可以通过环境变量来指定启动器的其他参数。例如，使用以下命令将启动器的通信端口更改为 29666：

PORT=29666 bash tools/dist_test.sh ${CONFIG} ${CHECKPOINT} ${GPUS} [PY_ARGS]

如果您想启动多个测试作业并使用不同的 GPU，可以通过指定不同的端口和可见设备来启动它们。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 PORT=29500 bash tools/dist_test.sh ${CONFIG} ${CHECKPOINT} 4 [PY_ARGS]
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7 PORT=29501 bash tools/dist_test.sh ${CONFIG} ${CHECKPOINT} 4 [PY_ARGS]

使用多台机器进行测试

同一网络中的多台机器

如果您使用以太网连接的多台机器进行测试作业，可以运行以下命令：

在第一台机器上：

NNODES=2 NODE_RANK=0 PORT=$MASTER_PORT MASTER_ADDR=$MASTER_ADDR bash tools/dist_test.sh $CONFIG $CHECKPOINT $GPUS

在第二台机器上：

NNODES=2 NODE_RANK=1 PORT=$MASTER_PORT MASTER_ADDR=$MASTER_ADDR bash tools/dist_test.sh $CONFIG $CHECKPOINT $GPUS

与单台机器上的多个 GPU 相比，您需要指定一些额外的环境变量：

ENV_VARS	描述
NNODES	机器的总数。默认为 1。
NODE_RANK	本地机器的索引。默认为 0。
PORT	通信端口，在所有机器上应该保持一致。默认为 29500。
MASTER_ADDR	主机器的 IP 地址，在所有机器上应该保持一致。默认为 127.0.0.1。

通常，如果您没有高速网络（如 InfiniBand），则速度会比较慢。

使用 slurm 管理的多台机器

如果您在使用 slurm 管理的集群上运行 MMAction2，可以使用脚本 slurm_test.sh。

[ENV_VARS] bash tools/slurm_test.sh ${PARTITION} ${JOB_NAME} ${CONFIG} ${CHECKPOINT} [PY_ARGS]

下面是该脚本的参数描述。

参数	描述
PARTITION	集群中要使用的分区。
JOB_NAME	作业的名称，您可以自定义。
CONFIG	配置文件的路径。
CHECKPOINT	权重文件的路径（可以是 HTTP 链接）。
[PYARGS]	tools/test.py 的其他可选参数，请参见这里。

下面列出了可用于配置 slurm 作业的环境变量。

ENV_VARS	描述
GPUS	要使用的 GPU 数量。默认为 8。
GPUS_PER_NODE	每个节点要分配的 GPU 数量。默认为 8。
CPUS_PER_TASK	每个任务要分配的 CPU 数量（通常一个 GPU 对应一个任务）。默认为 5。
SRUN_ARGS	srun 的其他参数。可用选项可在这里找到。