Stone_hello的博客

（三）mmclassification图像分类——模型训练和测试1.模型训练1.1使用预训练模型1.2使用自己的数据训练1.2.1制作数据集1.2.2修改模型参数（configs文件）(1)models(2)datasets(3)schedules(4)新建mobilenet_v2_b32x8_car.py2.模型测试三级标题四级标题1.模型训练1.1使用预训练模型因为imagenet非常大，所以我选择先用cifar进行模型训练。cifar模型：链接：链接: https://github.com

（二）mmclassification图像分类——单张图像测试mmclassification简介configs里的__base__文件夹下的modelsconfigs里的__base__文件夹下的datasetsconfigs里的__base__文件夹下的schedules单张图像的测试结果方法一：把配置写在py文件里方法二：使用命令行指定配置参数训练工具mmclassification简介mmclassification文件夹下面有个mmcls子文件夹，里面有个models文件夹，放着backb

（一）mmclassification环境配置环境准备1.安装CUDA配置cuda环境变量切换cuda的软链接2.安装cuDNN检查cuDNN是否装好3.安装pytorch4.安装mmcvmmcv github网址安装mmcv-full5.安装mmclassificationmmclassification官网安装教程环境准备cuda10.2cudnn8.2.0pytorch1.7.0mmcv1.3.4mmclassification0.11.01.安装CUDA这方面博文很多，随便找一个：