堡垒机安装pytorch，mmcv，mmclassification，并训练自己的数据集

堡垒机创建conda环境，并激活进入环境

conda create -n mmclassification python=3.7
conda activate mmclassification

堡垒机安装pytorch，torchvision，cudatoolkit

下载torch，torchvision安装包

在这个网址中 pytorch | 清华大学开源软件镜像站 ，先把你需要安装的版本下载下来，然后上传到堡垒机。例如我下载的：

pytorch-1.10.0-py3.7_cuda10.2_cudnn7.6.5_0.tar.bz2

torchvision-0.11.0-py37_cu102.tar.bz2

上传并安装

在堡垒机中进入你的conda环境（下面的mmclassification改为自己的conda环境名字），然后安装一下就可以了。

conda activate mmclassification
conda install pytorch-1.10.0-py3.7_cuda11.3_cudnn8.2.0_0.tar.bz2
conda install torchvision-0.11.0-py37_cu113.tar.bz2
# 再安装一下cudatoolkit
conda install cudatoolkit=10.2

堡垒机安装mmcv

下载mmcv安装包

也是同样，去 mmcv GitHub官网 下载mmcv你想要的版本，复制-f后边的网址打开，然后选择自己要装的mmcv版本，下载下来。

上传到堡垒机中后安装。

安装mmcv

conda install mmcv

堡垒机安装mmclassification

1️⃣ 先去mmclassification GitHub网址下载最新版本的压缩包，并上传到堡垒机。

open-mmlab/mmclassification: OpenMMLab Image Classification Toolbox and Benchmark (github.com)

2️⃣ 在堡垒机中切换到mmclassification根目录下，运行命令安装

pip3 install -e .

运行mmclassification demo文件

下载预训练

在mmclassification根目录新建个checkpoints文件夹，然后本地下载预训练权重并上传到堡垒机。以下载 resnet18_8xb32_in1k_20210831-fbbb1da6.pth 为例

resnet所有预训练下载地址： mmclassification/resnet

resnet18_8xb32_in1k_20210831-fbbb1da6.pth下载地址： resnet18_8xb32_in1k_20210831-fbbb1da6.pth

mkdir checkpoints

运行demo代码

记得修改命令中 checkpoints/后面的文件名，后续mmclassification可能会更新。

python demo/image_demo.py demo/demo.JPEG configs/resnet/resnet18_8xb32_in1k.py checkpoints/resnet18_8xb32_in1k_20210831-fbbb1da6.pth

demo运行结果：

load checkpoint from local path: checkpoints/resnet18_8xb32_in1k_20210831-fbbb1da6.pth
{
    "pred_label": 58,
    "pred_score": 0.3810223340988159,
    "pred_class": "water snake"
}

制作自己的数据集

数据集划分

划分前是这样的：划分前数据集的格式：我有两个类,所以有两个文件夹。将自己的数据按下面格式放好。

root_path
    ├── benign
    │    ├── B_zsvinno_1.jpg
    │    ├── B_zsvinno_2.jpg
    │    └── ...
    │
    ├── malignant
    │    ├── M_zsvinno_1.jpg
    │    ├── M_zsvinno_2.jpg
    │    └── ...
    └── split_data.py

划分数据集的脚本：【train:val:test=7:2:1】，要修改的地方仔细看注释

import glob
import os
import shutil
import random

train_prop = 0.7
val_prop = 2 / 3
class_name = ['horizontal_left', 'horizontal_right', 'horizontal_medium', 'none', 'vertical']
# 这个类别名是要讲顺序的，要按文件夹的字典序来排序。否则会出现loss在降低，但是acc也在降低的情况。

class_num=len(class_name)
root_dir = os.getcwd()
data_dir = os.path.join(root_dir, 'crop_jpgs')
work_dir = os.path.join(root_dir, 'slice_cls_crop_dataset')
if os.path.exists(work_dir):
    shutil.rmtree(work_dir)
os.makedirs(work_dir)

def split():
    class_data_dir = []
    for i in range(class_num):
        class_data_dir.append(os.path.join(data_dir, class_name[i]))
    print(class_data_dir)

    images_data = []
    for i in class_data_dir:
        images_data.append(os.listdir(i))

    train_index, valtest_index, val_index, test_index = [], [], [], []
    for i in range(class_num):
        train_index.append(random.sample(range(len(images_data[i])), int(len(images_data[i]) * train_prop)))
        valtest_index = list(set(range(len(images_data[i]))) - set(train_index[i]))
        val_index.append(random.sample(valtest_index, int(len(valtest_index) * val_prop)))
        test_index.append(list(set(valtest_index) - set(val_index[i])))

    for i in range(class_num):
        os.makedirs(os.path.join(work_dir, "train", class_name[i]))
        os.makedirs(os.path.join(work_dir, "val", class_name[i]))
        os.makedirs(os.path.join(work_dir, "test", class_name[i]))

    for i in range(class_num):
        for j in train_index[i]:
            shutil.copy(os.path.join(class_data_dir[i], images_data[i][j]),
                        os.path.join(work_dir, "train", class_name[i]))
        for j in val_index[i]:
            shutil.copy(os.path.join(class_data_dir[i], images_data[i][j]),
                        os.path.join(work_dir, "val", class_name[i]))
        for j in test_index[i]:
            shutil.copy(os.path.join(class_data_dir[i], images_data[i][j]),
                        os.path.join(work_dir, "test", class_name[i]))

    print('-' * 50)
    for i in range(class_num):
        print('|' + class_name[i] + ' train num' + ': ' + str(len(train_index[i])))
        print('|' + class_name[i] + ' val num' + ': ' + str(len(val_index[i])))
        print('|' + class_name[i] + ' test num' + ': ' + str(len(test_index[i])))
        print()
    print('-' * 50)

def create_clsses_txt():
    with open(os.path.join(work_dir, 'classes.txt'), 'w') as f:
        for i in range(class_num):
            f.write(f'{class_name[i]}\n')
    print('| classes.txt create successful')
    print('| classes.txt path:' + os.path.join(work_dir, 'classes.txt'))
    print('-' * 50)

def create_txt():
    def generate_txt(images_dir, map_dict):
        imgs_dirs = glob.glob(images_dir + "/*/*.jpg")
        # print(imgs_dirs)
        typename = images_dir.split("/")[-1]
        target_txt_path = os.path.join(work_dir, typename + ".txt")
        f = open(target_txt_path, "w")
        for img_dir in imgs_dirs:
            filename = img_dir.split("/")[-2]       # linux
            # filename = img_dir.split("\\")[-2]     # windows
            num = map_dict[filename]
            relate_name = os.path.join(img_dir.split('/')[-2], img_dir.split('/')[-1])      # linux
            # relate_name = os.path.join(img_dir.split('\\')[-2], img_dir.split('\\')[-1])    # windows
            f.write(relate_name + " " + num + "\n")     # windows 保存的下划线是 '\' ，根据自己需求更改

    train_dir = os.path.join(work_dir, "train")
    val_dir = os.path.join(work_dir, "val")
    test_dir = os.path.join(work_dir, "test")

    class_map_dict = {}
    for i in range(class_num):
        class_map_dict[class_name[i]] = str(i)
    generate_txt(images_dir=train_dir, map_dict=class_map_dict)
    generate_txt(images_dir=val_dir, map_dict=class_map_dict)
    generate_txt(images_dir=test_dir, map_dict=class_map_dict)
    print('| train.txt, val.txt, test.txt create successful')
    print('| train dir', train_dir)
    print('| val dir', val_dir)
    print('| test dir', test_dir)
    print('-' * 50)

if __name__ == '__main__':
    split()
    create_clsses_txt()
    create_txt()

划分后：

root_path
    ├── benign
    ├── data
    │   ├── train
    │   │   ├── benign
    │   │   └── malignant
    │   ├── train.txt
    │   ├── val
    │   │   ├── benign
    │   │   └── malignant
    │   ├── val.txt
    │   ├── test
    │   │   ├── benign
    │   │   └── malignant
    │   ├── test.txt
    │   └── classes.txt
    ├── malignant
    └── split_data.py

这样我们的数据集就准备好了

创建训练的配置文件

创建配置文件

想找到我们要用的模型，然后把文件名复制一下用来修改下面代码的内容：我以 convnext-large_64xb64_in1k.py 为例

我要在mmclassification/目录下创建一个work_dirs目录，然后创建一个 create_config.py 文件，用于创建一系列 mmclassification 的配置文件。

create_config.py 内容如下：，要修改的地方仔细看注释

import os
from mmcv import Config

########################### 下面是一些超参数，可以自行修改  #############################

# model内参数设置
num_classes = 2  # 修改为自己的类别数
topk = (1,)  # 修改为自己的topk,
# datasets内参数设置
root_path = os.getcwd()
model_name = 'convnext-large_64xb64_in1k'  # 改成自己要使用的模型名字
work_dir = os.path.join(root_path, "work_dirs", 'convnext-large_64xb64_in1k_job2')  # 训练保存文件的路径，job1，job2，，自己修改。
baseline_cfg_path = os.path.join('configs', 'convnext', 'convnext-large_64xb64_in1k.py')  # 改成自己要使用的模型的路径
save_cfg_path = os.path.join(work_dir, 'config.py')  # 生成的配置文件保存的路径

train_data_prefix = os.path.join(root_path, 'data', 'thyroid_cls', 'data', 'train')  # 改成自己训练集图片的目录。
val_data_prefix = os.path.join(root_path, 'data', 'thyroid_cls', 'data', 'val')  # 改成自己验证集图片的目录。
test_data_prefix = os.path.join(root_path, 'data', 'thyroid_cls', 'data', 'test')  # 改成自己测试集图片的目录，没有测试机的发，可以用验证集。

train_ann_file = os.path.join(root_path, 'data', 'thyroid_cls', 'data', 'train.txt')  # 修改为自己的数据集的训练集txt文件
val_ann_file = os.path.join(root_path, 'data', 'thyroid_cls', 'data', 'val.txt')  # 修改为自己的数据集的验证集txt文件
test_ann_file = os.path.join(root_path, 'data', 'thyroid_cls', 'data', 'test.txt')  # 修改为自己的数据集的测试集txt文件，没有测试集的话，可以用验证集。

classes = os.path.join(root_path, 'data', 'thyroid_cls', 'data', 'classes.txt')  # 在自己的数据集目录下创建一个类别文件classes.txt，每行一个类别。

# 去找个网址里找你对应的模型的网址: https://mmclassification.readthedocs.io/en/latest/model_zoo.html
# 下载下来后，放到work_dir下面，并把名字改为checkpoint.pth。
load_from = os.path.join(work_dir, 'checkpoint.pth')

#  一些超参数，可以自行修改
gpu_num = 8  # 修改为自己的gpu数量
total_epochs = 100  # 改成自己想训练的总epoch数
batch_size = 2 ** 4  # 根据自己的显存，改成合适数值，建议是2的倍数。
num_worker = 8  # 比batch_size小，可以根据CPU核心数调整。
log_interval = 5  # 日志打印的间隔
checkpoint_interval = 15  # 权重文件保存的间隔

# lr = 0.02  # 学习率

########################### 上边是一些超参数，可以自行修改  #############################

def create_config():
    cfg = Config.fromfile(baseline_cfg_path)

    if not os.path.exists(work_dir):
        os.makedirs(work_dir)

    cfg.work_dir = work_dir

    # model内参数设置
    cfg.model.head.num_classes = num_classes
    cfg.model.head.topk = topk
    if num_classes < 5:
        cfg.evaluation = dict(metric_options={'topk': (1,)})

    # datasets内参数设置
    cfg.data.train.data_prefix = train_data_prefix
    # cfg.data.train.ann_file = train_ann_file
    cfg.data.train.classes = classes

    cfg.data.val.data_prefix = val_data_prefix
    cfg.data.val.ann_file = val_ann_file
    cfg.data.val.classes = classes

    cfg.data.test.data_prefix = test_data_prefix
    cfg.data.test.ann_file = test_ann_file
    cfg.data.test.classes = classes

    cfg.data.samples_per_gpu = batch_size  # Batch size of a single GPU used in testing
    cfg.data.workers_per_gpu = num_worker  # Worker to pre-fetch data for each single GPU

    # 超参数设置
    cfg.log_config.interval = log_interval
    cfg.load_from = load_from
    cfg.runner.max_epochs = total_epochs
    cfg.total_epochs = total_epochs
    # cfg.optimizer.lr = lr
    cfg.checkpoint_config.interval = checkpoint_interval

    # 保存配置文件
    cfg.dump(save_cfg_path)

    print("—" * 80)
    print(f'CONFIG:\n{cfg.pretty_text}')
    print("—" * 80)
    print("| Save config path:", save_cfg_path)
    print("—" * 80)
    print("| Load pretrain model path:", load_from)
    print("—" * 80)
    print('Please download the model pre-training weights, rename the "checkpoint.pth" '
          'and put it in the following directory:', save_cfg_path[:-9])
    print("—" * 80)

if __name__ == '__main__':
    create_config()

在mmclassification根目录下，用命令行运行create_mmclassification_config.py文件

python work_dirs/create_config.py

下载预训练权重

下载配置文件中模型的预训练权重，并放到配置文件的工作目录下，也就是work_dirs/convnext-large_64xb64_in1k_job1/目录下，并重命名为checkpoint.pth

convnext-large_64xb64_in1k 预训练的下载地址，自己所用的模型，去mmclassification Github官网找一下：https://download.openmmlab.com/mmclassification/v0/convnext/convnext-large_in21k-pre-3rdparty_64xb64_in1k_20220124-2412403d.pth

开始训练

单机单卡：

python tools/train.py work_dirs/convnext-large_64xb64_in1k_job1/config.py

单机多卡

bash tools/dist_train.sh work_dirs/convnext-large_64xb64_in1k_job1/config.py 8

图像推理

在图像推理时，--out，--metrics必须赋值一个。

--metrics部分可选项如下

evaluation metrics, which depends on the dataset, e.g.,

"accuracy", "precision", "recall", "f1_score", "support" for single label dataset,

"mAP", "CP", "CR", "CF1", "OP", "OR", "OF1" for multi-label dataset

单张图像推理

python demo/image_demo.py  ${IMAGE_FILE}  ${CONFIG_FILE}  ${CHECKPOINT_FILE}

单机单卡推理测试集

python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--metrics ${METRICS}] [--out ${RESULT_FILE}]

例1：python tools/test.py work_dirs/convnext-large_64xb64_in1k_job1/config.py work_dirs/convnext-large_64xb64_in1k_job1/checkpoint.pth --out result.pkl

例2：python tools/test.py work_dirs/convnext-large_64xb64_in1k_job1/config.py work_dirs/convnext-large_64xb64_in1k_job1/checkpoint.pth --metrics precision

单机多卡推理测试集

bash tools/dist_test.sh ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} ${GPU_NUM} [--metrics ${METRICS}] [--out ${RESULT_FILE}]

例1：bash tools/dist_test.sh work_dirs/convnext-large_64xb64_in1k_job1/config.py work_dirs/convnext-large_64xb64_in1k_job1/checkpoint.pth 8 --out result.pkl

例2：bash tools/dist_test.sh work_dirs/convnext-large_64xb64_in1k_job1/config.py work_dirs/convnext-large_64xb64_in1k_job1/checkpoint.pth 8 --metrics precision