# 教程 1：如何编写配置文件

MMClassification 主要使用 python 文件作为配置文件。其配置文件系统的设计将模块化与继承整合进来，方便用户进行各种实验。所有配置文件都放置在 `configs` 文件夹下，主要包含 `_base_` 原始配置文件夹 以及 `resnet`, `swin_transformer`，`vision_transformer` 等诸多算法文件夹。

可以使用 ```python tools/misc/print_config.py /PATH/TO/CONFIG``` 命令来查看完整的配置信息，从而方便检查所对应的配置文件。

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- [配置文件以及权重命名规则](#配置文件以及权重命名规则)
- [配置文件结构](#配置文件结构)
- [继承并修改配置文件](#继承并修改配置文件)
  - [使用配置文件里的中间变量](#使用配置文件里的中间变量)
  - [忽略基础配置文件里的部分内容](#忽略基础配置文件里的部分内容)
  - [引用基础配置文件里的变量](#引用基础配置文件里的变量)
- [通过命令行参数修改配置信息](#通过命令行参数修改配置信息)
- [导入用户自定义模块](#导入用户自定义模块)
- [常见问题](#常见问题)

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## 配置文件以及权重命名规则

MMClassification 按照以下风格进行配置文件命名，代码库的贡献者需要遵循相同的命名规则。文件名总体分为四部分：算法信息，模块信息，训练信息和数据信息。逻辑上属于不同部分的单词之间用下划线 `'_'` 连接，同一部分有多个单词用短横线 `'-'` 连接。

```
{algorithm info}_{module info}_{training info}_{data info}.py
```

- `algorithm info`：算法信息，算法名称或者网络架构，如 resnet 等；
- `module info`： 模块信息，因任务而异，用以表示一些特殊的 neck、head 和 pretrain 信息；
- `training info`：一些训练信息，训练策略设置，包括 batch size，schedule 数据增强等；
- `data info`：数据信息，数据集名称、模态、输入尺寸等，如 imagenet, cifar 等；

### 算法信息
指论文中的算法名称缩写，以及相应的分支架构信息。例如：
- `resnet50`
- `mobilenet-v3-large`
- `vit-small-patch32`   : `patch32` 表示 `ViT` 切分的分块大小
- `seresnext101-32x4d`  : `SeResNet101` 基本网络结构，`32x4d` 表示在 `Bottleneck` 中  `groups` 和 `width_per_group` 分别为32和4

### 模块信息
指一些特殊的 `neck` 、`head` 或者 `pretrain` 的信息， 在分类中常见为预训练信息，比如：
- `in21k-pre` : 在 `ImageNet21k` 上预训练
- `in21k-pre-3rd-party` : 在 `ImageNet21k` 上预训练，其权重来自其他仓库

### 训练信息
训练策略的一些设置，包括训练类型、 `batch size`、 `lr schedule`、 数据增强以及特殊的损失函数等等,比如:
Batch size 信息：
- 格式为`{gpu x batch_per_gpu}`, 如 `8xb32`

训练类型(主要见于 transformer 网络，如 `ViT` 算法，这类算法通常分为预训练和微调两种模式):
- `ft` : Finetune config，用于微调的配置文件
- `pt` : Pretrain config，用于预训练的配置文件

训练策略信息，训练策略以复现配置文件为基础，此基础不必标注训练策略。但如果在此基础上进行改进，则需注明训练策略，按照应用点位顺序排列，如：`{pipeline aug}-{train aug}-{loss trick}-{scheduler}-{epochs}`
- `coslr-200e` : 使用 cosine scheduler, 训练 200 个 epoch
- `autoaug-mixup-lbs-coslr-50e` : 使用了 `autoaug`、`mixup`、`label smooth`、`cosine scheduler`, 训练了 50 个轮次

### 数据信息
- `in1k` : `ImageNet1k` 数据集，默认使用 `224x224` 大小的图片
- `in21k` : `ImageNet21k` 数据集，有些地方也称为 `ImageNet22k` 数据集，默认使用 `224x224` 大小的图片
- `in1k-384px` : 表示训练的输出图片大小为 `384x384`
- `cifar100`

### 配置文件命名案例：

```
repvgg-D2se_deploy_4xb64-autoaug-lbs-mixup-coslr-200e_in1k.py
```

- `repvgg-D2se`:  算法信息
  + `repvgg`: 主要算法名称。
  + `D2se`: 模型的结构。
- `deploy`:模块信息，该模型为推理状态。
- `4xb64-autoaug-lbs-mixup-coslr-200e`: 训练信息
  + `4xb64`: 使用4块 GPU 并且 每块 GPU 的批大小为64。
  + `autoaug`: 使用 `AutoAugment` 数据增强方法。
  + `lbs`: 使用 `label smoothing` 损失函数。
  + `mixup`: 使用 `mixup` 训练增强方法。
  + `coslr`: 使用 `cosine scheduler` 优化策略。
  + `200e`: 训练 200 轮次。
- `in1k`: 数据信息。 配置文件用于 `ImageNet1k` 数据集上使用 `224x224` 大小图片训练。

```{note}
部分配置文件目前还没有遵循此命名规范，相关文件命名近期会更新。
```

### 权重命名规则

权重的命名主要包括配置文件名，日期和哈希值。

```
{config_name}_{date}-{hash}.pth
```


## 配置文件结构

在 `configs/_base_` 文件夹下有 4 个基本组件类型，分别是：

- [模型(model)](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/_base_/models)
- [数据(data)](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/_base_/datasets)
- [训练策略(schedule)](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/tree/master/configs/_base_/schedules)
- [运行设置(runtime)](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/blob/master/configs/_base_/default_runtime.py)

你可以通过继承一些基本配置文件轻松构建自己的训练配置文件。由来自`_base_` 的组件组成的配置称为 _primitive_。

为了帮助用户对 MMClassification 检测系统中的完整配置和模块有一个基本的了解，我们使用 [ResNet50 原始配置文件](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/blob/master/configs/resnet/resnet50_8xb32_in1k.py) 作为案例进行说明并注释每一行含义。更详细的用法和各个模块对应的替代方案，请参考 API 文档。

```python
_base_ = [
    '../_base_/models/resnet50.py',           # 模型
    '../_base_/datasets/imagenet_bs32.py',    # 数据
    '../_base_/schedules/imagenet_bs256.py',  # 训练策略
    '../_base_/default_runtime.py'            # 默认运行设置
]
```

下面对这四个部分分别进行说明，仍然以上述 ResNet50 原始配置文件作为案例。


### 模型

模型参数 `model` 在配置文件中为一个 `python` 字典，主要包括网络结构、损失函数等信息：
- `type` ： 分类器名称, 目前 MMClassification 只支持 `ImageClassifier`， 参考 [API 文档](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html#module-mmcls.models.classifiers)。
- `backbone` ： 主干网类型，可用选项参考 [API 文档](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html#module-mmcls.models.backbones)。
- `neck` ： 颈网络类型，目前 MMClassification 只支持 `GlobalAveragePooling`， 参考 [API 文档](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html#module-mmcls.models.necks)。
- `head` ： 头网络类型， 包括单标签分类与多标签分类头网络，可用选项参考 [API 文档](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html#module-mmcls.models.heads)。
  - `loss` ： 损失函数类型， 支持 `CrossEntropyLoss`, [`LabelSmoothLoss`](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/blob/master/configs/_base_/models/resnet50_label_smooth.py) 等，可用选项参考 [API 文档](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html#module-mmcls.models.losses)。
- `train_cfg` ：训练配置, 支持 [`mixup`](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/blob/master/configs/_base_/models/resnet50_mixup.py), [`cutmix`](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/blob/master/configs/_base_/models/resnet50_cutmix.py) 等训练增强。

```{note}
配置文件中的 'type' 不是构造时的参数，而是类名。
```

```python
model = dict(
    type='ImageClassifier',     # 分类器类型
    backbone=dict(
        type='ResNet',          # 主干网络类型
        depth=50,               # 主干网网络深度， ResNet 一般有18, 34, 50, 101, 152 可以选择
        num_stages=4,           # 主干网络状态(stages)的数目，这些状态产生的特征图作为后续的 head 的输入。
        out_indices=(3, ),      # 输出的特征图输出索引。越远离输入图像，索引越大
        frozen_stages=-1,       # 网络微调时，冻结网络的stage（训练时不执行反相传播算法），若num_stages=4，backbone包含stem 与 4 个 stages。frozen_stages为-1时，不冻结网络； 为0时，冻结 stem； 为1时，冻结 stem 和 stage1； 为4时，冻结整个backbone
        style='pytorch'),       # 主干网络的风格，'pytorch' 意思是步长为2的层为 3x3 卷积， 'caffe' 意思是步长为2的层为 1x1 卷积。
    neck=dict(type='GlobalAveragePooling'),    # 颈网络类型
    head=dict(
        type='LinearClsHead',     # 线性分类头，
        num_classes=1000,         # 输出类别数，这与数据集的类别数一致
        in_channels=2048,         # 输入通道数，这与 neck 的输出通道一致
        loss=dict(type='CrossEntropyLoss', loss_weight=1.0), # 损失函数配置信息
        topk=(1, 5),              # 评估指标，Top-k 准确率， 这里为 top1 与 top5 准确率
    ))
```

### 数据
数据参数 `data` 在配置文件中为一个 `python` 字典，主要包含构造数据集加载器(dataloader)配置信息：
- `samples_per_gpu` : 构建 dataloader 时，每个 GPU 的 Batch Size
- `workers_per_gpu` : 构建 dataloader 时，每个 GPU 的 线程数
- `train ｜ val ｜ test` : 构造数据集
  - `type` :  数据集类型， MMClassification 支持 `ImageNet`、 `Cifar` 等 ，参考[API 文档](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html#module-mmcls.datasets)
  - `data_prefix` : 数据集根目录
  - `pipeline` :  数据处理流水线，参考相关教程文档 [如何设计数据处理流水线](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/data_pipeline.html)

评估参数 `evaluation` 也是一个字典， 为 `evaluation hook` 的配置信息, 主要包括评估间隔、评估指标等。

```python
# dataset settings
dataset_type = 'ImageNet'  # 数据集名称，
img_norm_cfg = dict(       #图像归一化配置，用来归一化输入的图像。
    mean=[123.675, 116.28, 103.53],  # 预训练里用于预训练主干网络模型的平均值。
    std=[58.395, 57.12, 57.375],     # 预训练里用于预训练主干网络模型的标准差。
    to_rgb=True)                     # 是否反转通道，使用 cv2, mmcv 读取图片默认为 BGR 通道顺序，这里 Normalize 均值方差数组的数值是以 RGB 通道顺序， 因此需要反转通道顺序。
# 训练数据流水线
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),                # 读取图片
    dict(type='RandomResizedCrop', size=224),      # 随机缩放抠图
    dict(type='RandomFlip', flip_prob=0.5, direction='horizontal'),  # 以概率为0.5随机水平翻转图片
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),        # 归一化
    dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),      # image 转为 torch.Tensor
    dict(type='ToTensor', keys=['gt_label']),      # gt_label 转为 torch.Tensor
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_label']) # 决定数据中哪些键应该传递给检测器的流程
]
# 测试数据流水线
test_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='Resize', size=(256, -1)),
    dict(type='CenterCrop', crop_size=224),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
    dict(type='Collect', keys=['img'])             # test 时不传递 gt_label
]
data = dict(
    samples_per_gpu=32,    # 单个 GPU 的 Batch size
    workers_per_gpu=2,     # 单个 GPU 的 线程数
    train=dict(            # 训练数据信息
        type=dataset_type,                  # 数据集名称
        data_prefix='data/imagenet/train',  # 数据集目录，当不存在 ann_file 时，类别信息从文件夹自动获取
        pipeline=train_pipeline),           # 数据集需要经过的 数据流水线
    val=dict(              # 验证数据集信息
        type=dataset_type,
        data_prefix='data/imagenet/val',
        ann_file='data/imagenet/meta/val.txt',   # 标注文件路径，存在 ann_file 时，不通过文件夹自动获取类别信息
        pipeline=test_pipeline),
    test=dict(             # 测试数据集信息
        type=dataset_type,
        data_prefix='data/imagenet/val',
        ann_file='data/imagenet/meta/val.txt',
        pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict(       # evaluation hook 的配置
    interval=1,          # 验证期间的间隔，单位为 epoch 或者 iter， 取决于 runner 类型。
    metric='accuracy')   # 验证期间使用的指标。
```

### 训练策略
主要包含 优化器设置、 `optimizer hook` 设置、学习率策略和 `runner`设置：
- `optimizer` : 优化器设置信息, 支持 `pytorch` 所有的优化器，参考相关 [mmcv](https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest/_modules/mmcv/runner/optimizer/default_constructor.html#DefaultOptimizerConstructor) 文档
- `optimizer_config` : `optimizer hook` 的配置文件,如设置梯度限制，参考相关 [mmcv](https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/optimizer.py#L8) 代码
- `lr_config` : 学习率策略，支持 "CosineAnnealing"、 "Step"、 "Cyclic" 等等，参考相关 [mmcv](https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest/_modules/mmcv/runner/hooks/lr_updater.html#LrUpdaterHook) 文档
- `runner` : 有关 `runner` 可以参考 `mmcv` 对于 [`runner`](https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest/understand_mmcv/runner.html) 介绍文档
```python
# 用于构建优化器的配置文件。支持 PyTorch 中的所有优化器，同时它们的参数与 PyTorch 里的优化器参数一致。
optimizer = dict(type='SGD',         # 优化器类型
                lr=0.1,              # 优化器的学习率，参数的使用细节请参照对应的 PyTorch 文档。
                momentum=0.9,        # 动量(Momentum)
                weight_decay=0.0001) # 权重衰减系数(weight decay)。
 # optimizer hook 的配置文件
optimizer_config = dict(grad_clip=None)  # 大多数方法不使用梯度限制(grad_clip)。
# 学习率调整配置，用于注册 LrUpdater hook。
lr_config = dict(policy='step',          # 调度流程(scheduler)的策略，也支持 CosineAnnealing, Cyclic, 等。
                 step=[30, 60, 90])      # 在 epoch 为 30, 60, 90 时， lr 进行衰减
runner = dict(type='EpochBasedRunner',   # 将使用的 runner 的类别，如 IterBasedRunner 或 EpochBasedRunner。
            max_epochs=100)              # runner 总回合数， 对于 IterBasedRunner 使用 `max_iters`
```

### 运行设置

本部分主要包括保存权重策略、日志配置、训练参数、断点权重路径和工作目录等等。

```python
# Checkpoint hook 的配置文件。
checkpoint_config = dict(interval=1)   # 保存的间隔是 1，单位会根据 runner 不同变动，可以为 epoch 或者 iter。
# 日志配置信息。
log_config = dict(
    interval=100,                      # 打印日志的间隔， 单位 iters
    hooks=[
        dict(type='TextLoggerHook'),          # 用于记录训练过程的文本记录器(logger)。
        # dict(type='TensorboardLoggerHook')  # 同样支持 Tensorboard 日志
    ])

dist_params = dict(backend='nccl')   # 用于设置分布式训练的参数，端口也同样可被设置。
log_level = 'INFO'             # 日志的输出级别。
resume_from = None             # 从给定路径里恢复检查点(checkpoints)，训练模式将从检查点保存的轮次开始恢复训练。
workflow = [('train', 1)]      # runner 的工作流程，[('train', 1)] 表示只有一个工作流且工作流仅执行一次。
work_dir = 'work_dir'          # 用于保存当前实验的模型检查点和日志的目录文件地址。
```

## 继承并修改配置文件

为了精简代码、更快的修改配置文件以及便于理解，我们建议继承现有方法。

对于在同一算法文件夹下的所有配置文件，MMClassification 推荐只存在 **一个** 对应的 _原始配置_ 文件。
所有其他的配置文件都应该继承 _原始配置_ 文件，这样就能保证配置文件的最大继承深度为 3。

例如，如果在 ResNet 的基础上做了一些修改，用户首先可以通过指定 `_base_ = './resnet50_8xb32_in1k.py'`（相对于你的配置文件的路径），来继承基础的 ResNet 结构、数据集以及其他训练配置信息，然后修改配置文件中的必要参数以完成继承。如想在基础 resnet50 的基础上将训练轮数由 100 改为 300 和修改学习率衰减轮数，同时修改数据集路径，可以建立新的配置文件 `configs/resnet/resnet50_8xb32-300e_in1k.py`， 文件中写入以下内容:

```python
_base_ = './resnet50_8xb32_in1k.py'

runner = dict(max_epochs=300)
lr_config = dict(step=[150, 200, 250])

data = dict(
    train=dict(data_prefix='mydata/imagenet/train'),
    val=dict(data_prefix='mydata/imagenet/train', ),
    test=dict(data_prefix='mydata/imagenet/train', )
)
```

### 使用配置文件里的中间变量

用一些中间变量，中间变量让配置文件更加清晰，也更容易修改。

例如数据集里的 `train_pipeline` / `test_pipeline` 是作为数据流水线的中间变量。我们首先要定义 `train_pipeline` / `test_pipeline`，然后将它们传递到 `data` 中。如果想修改训练或测试时输入图片的大小，就需要修改 `train_pipeline` / `test_pipeline` 这些中间变量。


```python
img_norm_cfg = dict(
    mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='RandomResizedCrop', size=384, backend='pillow',),
    dict(type='RandomFlip', flip_prob=0.5, direction='horizontal'),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
    dict(type='ToTensor', keys=['gt_label']),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_label'])
]
test_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='Resize', size=384, backend='pillow'),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
    dict(type='Collect', keys=['img'])
]
data = dict(
    train=dict(pipeline=train_pipeline),
    val=dict(pipeline=test_pipeline),
    test=dict(pipeline=test_pipeline))
```

### 忽略基础配置文件里的部分内容

有时，您需要设置 `_delete_=True` 去忽略基础配置文件里的一些域内容。 可以参照 [mmcv](https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest/understand_mmcv/config.html#inherit-from-base-config-with-ignored-fields) 来获得一些简单的指导。


以下是一个简单应用案例。 如果在上述 ResNet50 案例中 使用 cosine schedule ,使用继承并直接修改会报 `get unexcepected keyword 'step'` 错, 因为基础配置文件 lr_config 域信息的 `'step'` 字段被保留下来了，需要加入 `_delete_=True` 去忽略基础配置文件里的 `lr_config` 相关域内容：

```python
_base_ = '../../configs/resnet/resnet50_8xb32_in1k.py'

lr_config = dict(
    _delete_=True,
    policy='CosineAnnealing',
    min_lr=0,
    warmup='linear',
    by_epoch=True,
    warmup_iters=5,
    warmup_ratio=0.1
)
```

### 引用基础配置文件里的变量

有时，您可以引用 `_base_` 配置信息的一些域内容，这样可以避免重复定义。 可以参照 [mmcv](https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest/understand_mmcv/config.html#reference-variables-from-base) 来获得一些简单的指导。

以下是一个简单应用案例，在训练数据预处理流水线中使用 auto augment 数据增强，参考配置文件 [`configs/_base_/datasets/imagenet_bs64_autoaug.py`](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/blob/master/configs/_base_/datasets/imagenet_bs64_autoaug.py)。 在定义 `train_pipeline` 时，可以直接在 `_base_` 中加入定义 auto augment 数据增强的文件命名，再通过 `{{_base_.auto_increasing_policies}}` 引用变量：

```python
_base_ = ['./pipelines/auto_aug.py']

# dataset settings
dataset_type = 'ImageNet'
img_norm_cfg = dict(
    mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='RandomResizedCrop', size=224),
    dict(type='RandomFlip', flip_prob=0.5, direction='horizontal'),
    dict(type='AutoAugment', policies={{_base_.auto_increasing_policies}}),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
    dict(type='ToTensor', keys=['gt_label']),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_label'])
]
test_pipeline = [...]
data = dict(
    samples_per_gpu=64,
    workers_per_gpu=2,
    train=dict(..., pipeline=train_pipeline),
    val=dict(..., pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict(interval=1, metric='accuracy')
```

## 通过命令行参数修改配置信息

当用户使用脚本 "tools/train.py" 或者 "tools/test.py" 提交任务，以及使用一些工具脚本时，可以通过指定 `--cfg-options` 参数来直接修改所使用的配置文件内容。

- 更新配置文件内的字典

  可以按照原始配置文件中字典的键的顺序指定配置选项。
  例如，`--cfg-options model.backbone.norm_eval=False` 将主干网络中的所有 BN 模块更改为 `train` 模式。

- 更新配置文件内列表的键

  一些配置字典在配置文件中会形成一个列表。例如，训练流水线 `data.train.pipeline` 通常是一个列表。
  例如，`[dict(type='LoadImageFromFile'), dict(type='TopDownRandomFlip', flip_prob=0.5), ...]` 。如果要将流水线中的 `'flip_prob=0.5'` 更改为 `'flip_prob=0.0'`，您可以这样指定 `--cfg-options data.train.pipeline.1.flip_prob=0.0` 。

- 更新列表/元组的值。

  当配置文件中需要更新的是一个列表或者元组，例如，配置文件通常会设置 `workflow=[('train', 1)]`，用户如果想更改，
  需要指定 `--cfg-options workflow="[(train,1),(val,1)]"`。注意这里的引号 " 对于列表以及元组数据类型的修改是必要的，
  并且 **不允许** 引号内所指定的值的书写存在空格。

## 导入用户自定义模块

```{note}
本部分仅在当将 MMClassification 当作库构建自己项目时可能用到，初学者可跳过。
```

在学习完后续教程 [如何添加新数据集](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/new_dataset.html)、[如何设计数据处理流程](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/data_pipeline.html) 、[如何增加新模块](https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/new_modules.html) 后，您可能使用 MMClassification 完成自己的项目并在项目中自定义了数据集、模型、数据增强等。为了精简代码，可以将 MMClassification 作为一个第三方库，只需要保留自己的额外的代码，并在配置文件中导入自定义的模块。案例可以参考 [OpenMMLab 算法大赛项目](https://github.com/zhangrui-wolf/openmmlab-competition-2021)。

只需要在你的配置文件中添加以下代码：

```python
custom_imports = dict(
    imports=['your_dataset_class',
             'your_transforme_class',
             'your_model_class',
             'your_module_class'],
    allow_failed_imports=False)
```

## 常见问题
- 无
