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背景：最近偷闲学习openPCDet，记录一下基本训练可能用到的一些配置。以下为个人学习探索，仅供参考。

1、cfg_file

含义： 指定用于训练的配置文件，其中包含了模型、优化器、学习率等相关的配置信息。
作用： 通过配置文件统一管理各种超参数，方便在不同的实验中灵活调整模型和训练设置。

2、batch_size

含义： 每个训练步中用于更新模型参数的样本数。
作用： 控制模型参数的更新频率，影响训练速度和显存占用。

3、epochs

含义： 训练数据集被完整处理的次数。
作用： 控制训练的轮数，一个 epoch 代表整个数据集被模型训练一次。

4、workers

含义： 数据加载时的并行工作线程数。
作用： 提高数据加载效率，加速训练过程。

5、extra_tag

含义： 用于区分实验结果的额外标签。
作用： 区分不同实验的结果文件，方便结果的组织和对比。

6、ckpt

含义： 指定从哪个检查点（模型参数保存的文件）开始训练。
作用： 支持模型训练的断点续训。

7、pretrained_model

含义： 指定预训练模型的路径。
作用： 可以加载预训练模型，用于迁移学习或加速模型收敛。

8、launcher

含义： 分布式训练的启动方式，支持本地、PyTorch 内置和 Slurm。
作用： 配置分布式训练的启动方式。

9、tcp_port

含义： 分布式训练时使用的 TCP 端口。
作用： 配置分布式训练的通信端口。

10、sync_bn

含义： 是否使用同步批量归一化。
作用： 控制是否使用同步批量归一化，适用于分布式训练。

11、fix_random_seed

含义： 是否固定随机种子。
作用： 固定随机种子以便实验的可重复性。

12、ckpt_save_interval

含义： 模型参数保存的间隔，即每隔多少个 epoch 保存一次。
作用： 控制模型参数保存的频率，避免在训练过程中遗失重要的模型状态。

13、local_rank

含义： 本地进程的排名，用于分布式训练中标识不同的进程。
作用： 配置分布式训练中每个本地进程的唯一标识。

14、max_ckpt_save_num

含义： 允许保存的最大检查点数目。
作用： 控制保存的模型参数文件的数量，避免占用过多磁盘空间。

15、merge_all_iters_to_one_epoch

含义： 是否将所有迭代合并为一个 epoch。
作用： 针对一些特殊情况，将所有迭代视为一个 epoch 进行训练。

16、max_waiting_mins

含义： 最大等待时间，训练若在指定时间内未开始将终止。
作用： 避免在分布式训练中等待时间过长。

17、start_epoch

含义： 指定从哪个 epoch 开始训练。
作用： 控制训练的起始 epoch。

18、num_epochs_to_eval

含义： 训练完成后评估的 epoch 数。
作用： 训练完成后执行模型评估的 epoch 数目。

19、save_to_file

含义： 是否将训练结果保存到文件。
作用： 控制是否将训练过程的结果记录到文件中。

20、use_tqdm_to_record

含义： 是否使用 tqdm 进度条记录中间损失。
作用： 控制是否在终端使用 tqdm 进度条显示训练进度。

21、logger_iter_interval

含义： 记录训练损失的迭代间隔。
作用： 控制记录训练损失的频率。

22、ckpt_save_time_interval

含义： 模型参数保存的时间间隔。
作用： 控制模型参数保存的时间间隔，以秒为单位。

23、wo_gpu_stat

含义： 是否关闭 GPU 统计信息。
作用： 控制是否在训练过程中关闭 GPU 的统计信息。

24、use_amp

含义： 是否使用混合精度训练。
作用： 控制是否在训练过程中使用混合精度（Mixed Precision）训练，以减少显存占用并加速训练。

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好记性不如烂笔头
积跬步期千里