1.创建虚拟环境
硬件及系统：RTX3070 + Ubuntu20.04
3070只能用cuda11+的版本进行加速，官方教程中的配置都是cuda10。选择使用pytorch1.8.1及cuda11.1。
想使用GPU加速则必须安装mmcv-full库，该库与mmcv不兼容（不要用pip install mmcv）。
mmcv-full版本可以到https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/内查找确认，我使用了1.3.8版本。
conda create -n lab python=3.8 -y
conda activate lab
pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html
pip install mmcv-full==1.3.8 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.8.0/index.html
2.克隆项目mmsegmentation
git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
cd mmsegmentation
3.其他配置
数据集：
推荐使用软链接方式，也可以更改数据集配置文件内的路径。我使用的是ADE20K数据集、软链接方式，链接前注意mmseg对数据集形式的要求。数据集的配置文件路径在configs/base/datasets下，更改对应数据集的data_root项即可替换数据集路径。
软链接方式如下：
pip install -r requirements.txt
mkdir data
ln -s $你自己的数据集路径 data
4.训练前准备
我使用的网络模型为swin-T（3070显存只有8G，其他的也比较难运行起来），模型基础配置都存储在configs/base/models下，打开upernet_swin.py。
首先mmseg默认多GPU并行训练，修改upernet_swin.py第一行配置将其更改为单卡训练：
norm_cfg = dict(type='BN', requires_grad=True)
5.开始训练
python tools/train.py configs/swin/upernet_swin_tiny_patch4_window7_512x512_160k_ade20k_pretrain_224x224_1K.py
6.其他可修改的参数
batch_size
batch_size设置在数据集配置文件中，如configs/base/datasets/ade20k中，参数samples_per_gpu即为batch_size。
线程数
同上文件，参数workers_per_gpu为线程数。
迭代次数
configs/base/schedules/下，有20k、40k、80k、160k四种策略，训练迭代次数为runner的max_iters，checkpoint_config的interval表示每多少次训练后保存一次checkpoint，evaluation的interval表示每多少次训练后进行一次验证
7.可能报错的原因
1）Cudnn报错：cuda与mmcv版本或cuda与pytorch版本不匹配，参考第一步的配置步骤重新配置环境；
2）cuda out of meomery：如果没能开始训练，建议调整第六步中的sampler_per_gpu与workers_per_gpu，我都设置成了2（不一定是最优，因为写博客的时候还在训练，没有测试过）；如果能够正常训练，在evaluation时报错，是因为验证时读取的图像多，3070每次验证1500张图像就会超出显存，我选择删除一部分验证集图像，最终只保留了1000张（ADE20K标准配置是2000张验证集）进行验证。
现在还在训练中（60900/160000），后续有问题还会更新，如果您遇到了问题，欢迎评论区提出一起交流。
训练已结束。
8.训练结果
aAcc:76.36
mIoU:33.16
mAcc:46.57
绘制训练时指标变化曲线：
python tools/analyze_logs.py work_dirs/upernet_swin_tiny_patch4_window7_512x512_160k_ade20k_pretrain_224x224_1K/20210713_093422.log.json --keys mIoU mAcc aAcc --legend mIoU mAcc aAcc
而在http://sceneparsing.csail.mit.edu/中可以查到的指标参数为：
aAcc:78.42
mIoU:47.07
测试图例：
