需注意的问题
- mmdetection环境：最好采用PyTorch1.0，cuda10.0，Python3.6
- 执行python(3) setup.py develop or pip install -v -e时，需要注意权限的问题，使用sudo或者--user
Tips
- 训练时数据加载很慢，导致gpu得不到充分利用。
- 可以预先将数据加载至内存，再从内存中读取数据；
- 可以使用NVIDIA的apex库。这个库可以对pytorch的dataloader进行封装，并在每个epoch训练开始前预加载数据，从而达到加速IO的效果。相比于把数据预先加载的内存的方法需要内存足够大，而且加载到内存也需要很长时间，因此使用apex库是有优势的。另一方面，apex有一个小缺点，调用它必须在每个epoch开始的时候，因此每个epoch需要花费数秒让apex完成对dataloader的封装。
- 使用torch.cudnn.benchmark加速
- resume时如何手动调整学习率？
报错及解决
- 报错：
THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp line=383 error=11 : invalid argument #21154 - 解决：对于RTX2080Ti，cuda版本需10.0以上，且pytorch的安装不能直接pip install ，需要从源码编译或者下载wheel安装。
e.g. pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
- 报错：
- 报错：只有一个检测类别时，会有keyerror的错误
- 解决：mmdet/datasets/voc.py中修改为自己的对应类别，并下面两个二选一：
- set CLASSES=['...'] if you are having only one class, instead of CLASSES=('...')
- CLASSES = ('class',)
- 报错：
frame #26: __libc_start_main + 0xf0 (0x7fb78ff0f830 in /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6) - mmdetection使用的学习率是对应的8卡，需要根据自己的卡数进行线性调整。
- 报错：
