为什么我跑的时候回下载模型，我自己已经有了预训练模型：Building dataset: NuScenesDataset 2025-07-25 22:43:46,617 - mmdet - INFO - load checkpoint from http path: https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_tiny_patch4_window7_224.pth Downloading: "https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_tiny_patch4_window7_224.pth" to /home/huxin/.cache/torch/hub/checkpoints/swin_tiny_patch4_window7_224.pth 0% 208k/109M [01:23<9:57:22, 3.18kB/s]

<think>我们正在分析用户的问题：用户在使用torchpack dist-run执行mmdetection测试时，即使指定了本地预训练模型路径（pretrained/swint-nuimages-pretrained.pth），程序仍然尝试从GitHub下载Swin Transformer模型。这是为什么呢？ 根据引用[1]和引用[2]的内容，我们知道在mmdetection中加载预训练模型可能会遇到问题，尤其是版本不匹配时。另外，引用[2]提到基于Swin Transformer的目标检测训练，需要安装特定的环境。 可能的原因及解决方案如下： 1. **配置文件中的预训练模型设置**：在mmdetection中，配置文件（如default.yaml）中可能有一个字段指定了预训练模型的URL或路径。如果该字段存在并且指向一个网络地址，那么即使命令行指定了权重文件，程序也可能尝试下载该URL的模型。我们需要检查配置文件中是否有`load_from`或`pretrained`等字段指向了网络地址。 2. **模型结构中的预训练设置**：Swin Transformer模型通常分为backbone和整个检测模型两部分。在配置文件中，backbone部分可能有一个`pretrained`参数，该参数可能被设置为一个URL（如ImageNet预训练权重）。即使我们指定了整个模型的权重文件，backbone部分可能仍然会尝试下载预训练权重。 3. **版本不匹配**：如引用[1]所述，版本问题可能导致预训练模型加载失败。如果使用的mmdetection版本与预训练模型要求的版本不一致，可能会出现无法加载本地模型转而尝试下载的情况。 4. **权重文件加载方式**：在mmdetection中，测试脚本通常使用`load_from`参数来加载权重。如果命令行参数没有正确传递给加载函数，程序可能会忽略本地路径而尝试下载默认模型。 具体步骤： 步骤1：检查配置文件（default.yaml）中是否包含backbone的预训练设置。 - 在配置文件中查找`pretrained`字段，特别是在backbone部分。如果找到了一个URL，那么需要将其改为`None`或者本地路径（如果已经有下载好的backbone预训练权重）。 步骤2：检查命令行参数是否正确传递。 - 在mmdetection的测试脚本中，`load_from`参数用于指定权重文件。在命令行中，我们通过位置参数（在`--eval`之前）指定了权重文件。确保没有其他参数覆盖了该设置。 步骤3：查看代码中模型构建和权重加载过程。 - 在mmdetection中，模型构建通过配置文件定义，然后使用`init_detector`函数加载权重。如果该函数没有正确使用我们提供的权重文件路径，就会尝试从配置文件中的设置下载。 步骤4：检查预训练模型路径是否正确。 - 确保`pretrained/swint-nuimages-pretrained.pth`是相对于当前工作目录的正确路径，或者使用绝对路径。 步骤5：如果上述步骤无法解决，考虑修改配置文件，将backbone的预训练路径设置为None。 - 例如，在配置文件中添加（或修改）： ```yaml model = dict( backbone=dict( pretrained=None, # 或者设置为本地路径 ), ... ) ``` 步骤6：使用调试手段，例如在mmdetection代码中打印加载的权重路径，确保本地路径被正确使用。 示例：在mmdetection的`apis/test.py`中，找到加载模型的函数（如`init_detector`），在加载权重之前打印`config`和`checkpoint_file`（即权重路径）以确认。 另外，引用[2]中提到安装特定版本的docker和mmdetection，如果版本不匹配，也可能导致该问题。可以尝试降低版本，如引用[1]所述。 总结：主要原因是配置文件中的backbone部分可能设置了预训练模型的URL，导致程序尝试下载。我们需要修改配置文件，将backbone的预训练路径设置为None或本地路径。 如果用户按照以上步骤操作，应该可以避免程序下载预训练模型。 下面，我们生成几个相关问题：</think>在分布式测试中，即使指定了本地预训练模型路径，程序仍尝试从网络下载模型的原因通常有以下几点： ### 问题原因分析 1. **配置文件中的预训练设置覆盖** 配置文件（如 `default.yaml`）中可能包含 `pretrained` 或 `load_from` 字段，指向在线模型URL。该设置优先级高于命令行参数，导致程序忽略本地路径[^2]。例如： ```yaml model = dict( backbone=dict( type='SwinTransformer', pretrained='https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_tiny_patch4_window7_224.pth' # 触发下载 ) ) ``` 2. **模型结构定义依赖预训练权重** Swin Transformer等模型在初始化时，如果检测到 `pretrained=True`（默认行为），会强制从官方仓库下载权重[^2][^4]。即使命令行指定了完整模型权重，Backbone部分仍会单独下载。 3. **版本兼容性问题** MMCV/MMDetection版本与预训练模型不匹配时（如本地是v2.24.0而模型需v2.25.0），系统会尝试下载新版模型[^1]。 4. **权重加载逻辑缺陷** 部分测试脚本未正确处理分布式环境下的路径解析，导致本地路径被忽略。 --- ### 解决方案 #### 1. 修改配置文件（推荐） 在配置文件中显式禁用预训练下载： ```yaml # configs/.../default.yaml model: backbone: type: SwinTransformer pretrained: null # 禁用自动下载 init_cfg: type: Pretrained checkpoint: local/path/to/swint-nuimages-pretrained.pth # 指定本地路径 ``` #### 2. 代码级修复 在测试脚本中重写加载逻辑（示例）： ```python # tools/test.py 添加以下代码 from mmcv.runner import load_checkpoint def init_model(config, checkpoint): model = build_model(config.model) if checkpoint.startswith('http'): raise ValueError("禁止在线下载！请使用本地权重") load_checkpoint(model, checkpoint, map_location='cpu') return model ``` #### 3. 环境调整 ```bash # 降低版本匹配预训练模型（参考引用[1]） pip install mmdet==2.25.0 mmcv-full==1.6.0 # 使用离线模式运行 TORCHPACK_DOWNLOAD_MODE=offline torchpack dist-run -np 1 ... ``` #### 4. 预下载权重 若必须在线加载，先手动下载并替换路径： ```bash wget https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/.../swin.pth -O pretrained/swint.pth ``` --- ### 关键验证步骤 1. 在配置文件中搜索 `pretrained|load_from|init_cfg` 字段 2. 使用 `grep -r "https://" configs/` 检查在线URL 3. 运行前设置 `export GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1` 避免Git LFS下载 > 通过上述修改，可确保系统直接加载 `pretrained/swint-nuimages-pretrained.pth` 而忽略在线源[^2][^4]。若问题仍存在，建议检查MMDetection的权重加载流水线（`mmdet/models/backbones/swin.py` 中的 `init_weights()` 方法）。 ---