# 教程 6: 自定义运行设定

## 自定义优化设定

### 自定义 PyTorch 支持的优化器

我们已经支持 PyTorch 自带的所有优化器，唯一需要修改的地方是在配置文件里的 `optimizer` 域里面。
例如，如果您想使用 `ADAM` (注意如下操作可能会让模型表现下降)，可以使用如下修改：

```python
optimizer = dict(type='Adam', lr=0.0003, weight_decay=0.0001)
```

为了修改模型的学习率，使用者仅需要修改配置文件里 optimizer 的 `lr` 即可。
使用者可以参照 PyTorch 的 [API 文档](https://pytorch.org/docs/stable/optim.html?highlight=optim#module-torch.optim)
直接设置参数。

### 自定义 自己实现的优化器

#### 1. 定义一个新的优化器

一个自定义的优化器可以按照如下去定义：

假如您想增加一个叫做 `MyOptimizer` 的优化器，它的参数分别有 `a`, `b`, 和 `c`。
您需要创建一个叫 `mmseg/core/optimizer` 的新文件夹。
然后再在文件，即  `mmseg/core/optimizer/my_optimizer.py` 里面去实现这个新优化器：

```python
from .registry import OPTIMIZERS
from torch.optim import Optimizer


@OPTIMIZERS.register_module()
class MyOptimizer(Optimizer):

    def __init__(self, a, b, c)

```

#### 2. 增加优化器到注册表 (registry)

为了让上述定义的模块被框架发现，首先这个模块应该被导入到主命名空间 (main namespace) 里。
有两种方式可以实现它。

- 修改 `mmseg/core/optimizer/__init__.py` 来导入它。

    新的被定义的模块应该被导入到 `mmseg/core/optimizer/__init__.py` 这样注册表将会发现新的模块并添加它。

```python
from .my_optimizer import MyOptimizer
```

- 在配置文件里使用 `custom_imports` 去手动导入它。

```python
custom_imports = dict(imports=['mmseg.core.optimizer.my_optimizer'], allow_failed_imports=False)
```

`mmseg.core.optimizer.my_optimizer` 模块将会在程序运行的开始被导入，并且 `MyOptimizer` 类将会自动注册。
需要注意只有包含 `MyOptimizer`  类的包 (package) 应当被导入。
而 `mmseg.core.optimizer.my_optimizer.MyOptimizer` **不能** 被直接导入。

事实上，使用者完全可以用另一个按这样导入方法的文件夹结构，只要模块的根路径已经被添加到 `PYTHONPATH` 里面。

#### 3. 在配置文件里定义优化器

之后您可以在配置文件的 `optimizer` 域里面使用 `MyOptimizer`
在配置文件里，优化器被定义在 `optimizer` 域里，如下所示：

```python
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.02, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)
```

为了使用您自己的优化器，这个域可以被改成：

```python
optimizer = dict(type='MyOptimizer', a=a_value, b=b_value, c=c_value)
```

### 自定义优化器的构造器 (constructor)

有些模型可能需要在优化器里有一些特别参数的设置，例如 批归一化层 (BatchNorm layers) 的 权重衰减 (weight decay)。
使用者可以通过自定义优化器的构造器去微调这些细粒度参数。

```python
from mmcv.utils import build_from_cfg

from mmcv.runner.optimizer import OPTIMIZER_BUILDERS, OPTIMIZERS
from mmseg.utils import get_root_logger
from .my_optimizer import MyOptimizer


@OPTIMIZER_BUILDERS.register_module()
class MyOptimizerConstructor(object):

    def __init__(self, optimizer_cfg, paramwise_cfg=None):

    def __call__(self, model):

        return my_optimizer

```

默认的优化器构造器的实现可以参照 [这里](https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/9ecd6b0d5ff9d2172c49a182eaa669e9f27bb8e7/mmcv/runner/optimizer/default_constructor.py#L11) ，它也可以被用作新的优化器构造器的模板。

### 额外的设置

优化器没有实现的一些技巧应该通过优化器构造器 (optimizer constructor) 或者钩子 (hook) 去实现，如设置基于参数的学习率 (parameter-wise learning rates)。我们列出一些常见的设置，它们可以稳定或加速模型的训练。
如果您有更多的设置，欢迎在 PR 和 issue 里面提交。

- __使用梯度截断 (gradient clip) 去稳定训练__:
    一些模型需要梯度截断去稳定训练过程，如下所示：

    ```python
    optimizer_config = dict(
        _delete_=True, grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2))
    ```

    如果您的配置继承自已经设置了  `optimizer_config` 的基础配置 (base config)，您可能需要 `_delete_=True` 来重写那些不需要的设置。更多细节请参照 [配置文件文档](https://mmsegmentation.readthedocs.io/en/latest/config.html) 。

- __使用动量计划表 (momentum schedule) 去加速模型收敛__:
    我们支持动量计划表去让模型基于学习率修改动量，这样可能让模型收敛地更快。
    动量计划表经常和学习率计划表 (LR scheduler) 一起使用，例如如下配置文件就在 3D 检测里经常使用以加速收敛。
    更多细节请参考 [CyclicLrUpdater](https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/f48241a65aebfe07db122e9db320c31b685dc674/mmcv/runner/hooks/lr_updater.py#L327) 和 [CyclicMomentumUpdater](https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/f48241a65aebfe07db122e9db320c31b685dc674/mmcv/runner/hooks/momentum_updater.py#L130) 的实现。

    ```python
    lr_config = dict(
        policy='cyclic',
        target_ratio=(10, 1e-4),
        cyclic_times=1,
        step_ratio_up=0.4,
    )
    momentum_config = dict(
        policy='cyclic',
        target_ratio=(0.85 / 0.95, 1),
        cyclic_times=1,
        step_ratio_up=0.4,
    )
    ```

## 自定义训练计划表

我们根据默认的训练迭代步数 40k/80k 来设置学习率，这在 MMCV 里叫做 [`PolyLrUpdaterHook`](https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/826d3a7b68596c824fa1e2cb89b6ac274f52179c/mmcv/runner/hooks/lr_updater.py#L196) 。
我们也支持许多其他的学习率计划表：[这里](https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/lr_updater.py) ，例如 `CosineAnnealing` 和 `Poly` 计划表。下面是一些例子：

- 步计划表 Step schedule:

    ```python
    lr_config = dict(policy='step', step=[9, 10])
    ```

- 余弦退火计划表 ConsineAnnealing schedule:

    ```python
    lr_config = dict(
        policy='CosineAnnealing',
        warmup='linear',
        warmup_iters=1000,
        warmup_ratio=1.0 / 10,
        min_lr_ratio=1e-5)
    ```

## 自定义工作流 (workflow)

工作流是一个专门定义运行顺序和轮数 (running order and epochs) 的列表 (phase, epochs)。
默认情况下它设置成：

```python
workflow = [('train', 1)]
```

意思是训练是跑 1 个 epoch。有时候使用者可能想检查模型在验证集上的一些指标（如 损失 loss，精确性 accuracy），我们可以这样设置工作流：

```python
[('train', 1), ('val', 1)]
```

于是 1 个 epoch 训练，1 个 epoch 验证将交替运行。

**注意**:

1. 模型的参数在验证的阶段不会被自动更新。
2. 配置文件里的关键词 `total_epochs` 仅控制训练的 epochs 数目，而不会影响验证时的工作流。
3. 工作流 `[('train', 1), ('val', 1)]` 和 `[('train', 1)]` 将不会改变 `EvalHook` 的行为，因为 `EvalHook` 被 `after_train_epoch`
   调用而且验证的工作流仅仅影响通过调用 `after_val_epoch` 的钩子 (hooks)。因此， `[('train', 1), ('val', 1)]` 和 `[('train', 1)]`
    的区别仅在于 runner 将在每次训练 epoch 结束后计算在验证集上的损失。

## 自定义钩 (hooks)

### 使用 MMCV 实现的钩子 (hooks)

如果钩子已经在 MMCV 里被实现，如下所示，您可以直接修改配置文件来使用钩子：

```python
custom_hooks = [
    dict(type='MyHook', a=a_value, b=b_value, priority='NORMAL')
]
```

### 修改默认的运行时间钩子 (runtime hooks)

以下的常用的钩子没有被 `custom_hooks` 注册：

- log_config
- checkpoint_config
- evaluation
- lr_config
- optimizer_config
- momentum_config

在这些钩子里，只有 logger hook 有 `VERY_LOW` 优先级，其他的优先级都是 `NORMAL`。
上述提及的教程已经包括了如何修改 `optimizer_config`，`momentum_config` 和 `lr_config`。
这里我们展示我们如何处理 `log_config`， `checkpoint_config` 和 `evaluation`。

#### 检查点配置文件 (Checkpoint config)

MMCV runner 将使用 `checkpoint_config` 去初始化 [`CheckpointHook`](https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/9ecd6b0d5ff9d2172c49a182eaa669e9f27bb8e7/mmcv/runner/hooks/checkpoint.py#L9).

```python
checkpoint_config = dict(interval=1)
```

使用者可以设置 `max_keep_ckpts` 来仅保存一小部分检查点或者通过 `save_optimizer` 来决定是否保存优化器的状态字典 (state dict of optimizer)。 更多使用参数的细节请参考 [这里](https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/api.html#mmcv.runner.CheckpointHook) 。

#### 日志配置文件 (Log config)

`log_config` 包裹了许多日志钩 (logger hooks) 而且能去设置间隔 (intervals)。现在 MMCV 支持 `WandbLoggerHook`， `MlflowLoggerHook` 和 `TensorboardLoggerHook`。
详细的使用请参照 [文档](https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/api.html#mmcv.runner.LoggerHook) 。

```python
log_config = dict(
    interval=50,
    hooks=[
        dict(type='TextLoggerHook'),
        dict(type='TensorboardLoggerHook')
    ])
```

#### 评估配置文件 (Evaluation config)

`evaluation` 的配置文件将被用来初始化 [`EvalHook`](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob/e3f6f655d69b777341aec2fe8829871cc0beadcb/mmseg/core/evaluation/eval_hooks.py#L7) 。
除了 `interval` 键，其他的像 `metric` 这样的参数将被传递给 `dataset.evaluate()` 。

```python
evaluation = dict(interval=1, metric='mIoU')
```
