首先我们把下载好的预训练模型放到checkpoints下。
这里我下载的数据集是cifar10，我将它放在data下。
接下来大家可能有疑惑，为什么配置文件是这个样子的？这个解决方法就是直接运行train.py脚本，然后到work_dirs目录下就可以找到正常的配置文件了。
_base_ = [
'../_base_/models/resnet50_cifar.py', '../_base_/datasets/cifar10_bs16.py',
'../_base_/schedules/cifar10_bs128.py', '../_base_/default_runtime.py'
]
之后我们只需要修改以下数据集的路径、预训练模型的路径即可训练。看到如下图所示，证明训练成功！
到目前为止，我们就可以训练了。我们的第一步已经完成。接下来下一章节，我将为大家分享如何训练自己的数据集。如果觉得博主讲解的可以的话，点个赞就是我最大的动力，谢谢～
