一、确认和补全运行环境

        计划在pycharm中运行mmdetection项目，好处是可以设断点，随时debug，便于学习。使用pycharm打开项目，并设置好运行环境。

• 在pycharm中打开项目后，pycharm会自动显示当前缺少的依赖包，点击安装：

        pycharm中安装不成功的再从conda环境中pip install，补全缺少的几个包。

• 在项目下新建一个临时脚本tmp1.py，并输入：

import torch

print(torch.cuda.is_available())

        运行这个脚本，确认一下pycharm中的cuda路径是否正确设置，如果输出False，就需要重新设置一下cuda路径。

二、设置

        配置文件位于configs/目录下，这个版本mmdetection的大部分配置都是针对coco数据集的，我们可以在configs/pascal_voc目录下找到少数几个针对pascal_voc数据集的设置。

选择其中的一个配置：retinanet_r50_fpn_1x voc0712.py作为本次训练的配置文件。

• 打开运行配置：

打开Run-->Edit Configurations...

• 添加新的 Python 运行配置：

点击左上角加号，并将其命名为Train_retinanet_on_voc

在运行配置中，设置以下内容：

训练脚本：mmdetection自带的训练脚本

                        /mmdetection/tools/train.py

运行参数：本次训练选定的配置文件

/home/dy/Documents/mmdetection/configs/pascal_voc/retinanet_r50_fpn_1x voc0712.py

工作目录：mmdetection的安装目录

三、训练

设置好之后保存，在Pycharm界面中的右上角点击绿色箭头，就可以运行训练了。