服务器的linux环境下对 swin-transformer进行预训练

Question

服务器的linux环境下对 swin-transformer进行预训练，报错了 这是啥原因呢？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

遇到在Linux服务器上预训练Swin-Transformer时出现的错误，关键信息在于：

KeyError: ImageClassifier is not in the mmpretrain: model registry.

这通常意味着模型注册表（registry）中没有找到ImageClassifier。在MMPretrain框架中，所有可用的模型都应当被正确注册到相应的注册表中。解决此问题有以下几个步骤：

1. 确认依赖包版本

首先，确保安装了正确的MMPretrain版本，以及所有相关依赖。Swin-Transformer的预训练可能需要特定版本的MMPretrain。检查并更新你的环境：

pip show mmcv mmpretrain

如果版本不匹配，尝试卸载现有版本并重新安装指定版本：

pip uninstall mmcv mmpretrain
pip install mmcv==<required_version>
pip install mmpretrain==<required_version>

2. 检查配置文件

检查你的配置文件是否正确指定了模型类型。Swin-Transformer在MMPretrain中的定义应当是ImageClassifier的一个实例。确保配置文件中模型部分如下所示：

model:
  type: ImageClassifier
  backbone:
    type: SwinTransformer
    ...
  neck:
    type: GlobalAveragePooling
  head:
    type: LinearClsHead
    ...

3. 检查注册

确认Swin-Transformer已经被注册到ImageClassifier类中。这通常在MMPretrain的源码中完成，但若你在本地修改过代码，可能需要手动检查或重新导入注册。

4. 清理缓存

有时候，Python的模块缓存可能导致旧版本的注册表被使用。重启你的Python环境，或者尝试清除缓存：

rm -rf ~/.cache/torch/hub/checkpoints/

5. 检查路径与工作目录

从你的日志中，work dir指向了一个特定路径。确保这个路径是可访问的，并且没有其他权限或路径相关的错误。

6. 完整的命令行参数

确保你的命令行参数完整且正确。例如：

python tools/train.py configs/swin_transformer/base.py --work-dir ./work_dirs/swin-base_16xb64_in1k

如果以上步骤都无法解决问题，考虑查阅MMPretrain和Swin-Transformer的官方文档或社区论坛，寻找类似问题的解决方案。在GitHub的项目页面或相关论坛提问也是一个好办法。

最后，保持耐心，调试这类问题可能需要时间，但一步步排查通常能找出症结所在。