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@@ -63,17 +63,121 @@ pip install -r requirements.txt
 
 
 
+## 数据集
 
-## 示例
+### ImageNet
 
-本仓库中提供了几个在tiny-imagenet下进行测试的脚本，用8卡从零开始训练resnet50的运行方式如下，
+在本项目中可以使用ImageNet数据集。下载ImageNet数据集：https://image-net.org/
+
+可于SCNet快速下载[imagenet-2012](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/imagenet-2012)
+
+下载其中的ILSVRC2012_img_train.tar和ILSVRC2012_img_val.tar并按照以下方式解包
+
+```bash
+cd mmpretrain-mmcv/data/imagenet
+mkdir train && cd train
+tar -xvf ILSVRC2012_img_train.tar
+```
+
+解包后是1000个tar文件，每个tar对应了一个类别，解包至对应文件夹
+
+```bash
+for tarfile in *.tar; do
+    dirname="${tarfile%.tar}"
+    mkdir "$dirname"
+    tar -xvf "$tarfile" -C "$dirname"
+done
+```
+
+目录结构如下
+
+```
+data
+└── imagenet
+    ├── train
+    │   ├── n01440764
+    │   │   ├── n01440764_10026.JPEG
+    │   │   ├── n01440764_10027.JPEG
+    ├──val
+    │   ├── n01440764 
+    │   │   ├── ILSVRC2012_val_00000293.JPEG
+```
+
+
+
+### tiny-imagenet-200
+
+由于ImageNet完整数据集较大，可以使用[tiny-imagenet-200](http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip)进行测试，此时需要对配置脚本进行一些修改：
+
+- dataset配置文件(configs/\_\_base\_\_/datasets/xxx.py)中，需要对以下字段进行修改
+  
+  ```python
+  # dataset settings
+  dataset_type = 'CustomDataset'  # 修改为CustomDataset
+  data_preprocessor = dict(
+      num_classes=200,  # 修改类别为200
+      ...
+  )
+  ...
+  train_dataloader = dict(
+      batch_size=32,
+      num_workers=5,
+      dataset=dict(
+          type=dataset_type,
+          data_root='data/imagenet',
+          data_prefix='train',  # 改为data_prefix='train'，val_dataloader中同理
+          pipeline=train_pipeline),
+      sampler=dict(type='DefaultSampler', shuffle=True),
+  )
+  ```
+
+- model配置文件(configs/\_\_base\_\_/models/xxx.py)中，同样需要将类别相关的值设置为200。
+  
+  ```python
+  # model settings
+  model = dict(
+      type='ImageClassifier',
+      ...
+      head=dict(
+          type='LinearClsHead',
+          num_classes=200,  # 将类别数改为200
+          ...
+      ))
+  ```
+
+mmpretrain-mmcv中提供了使用tiny-imagenet-200进行训练的若干配置脚本，可参考进行设置。
+
+将训练数据集解压后放置于mmpretrain-mmcv/data/，对于tiny-imagenet，目录结构如下：
+
+```
+data
+└── imagenet
+    ├── test/
+    ├── train/
+    ├── val/
+    ├── wnids.txt
+    └── words.txt
 
-```shell
-bash tools/dist_train.sh resnet50-test.py 8
 ```
 
-更多的配置在configs目录下，均可通过以下方式运行
+## 启动训练
 
 ```shell
 bash tools/dist_train.sh <配置文件脚本> <训练用卡数>
 ```
+
+如遇端口占用问题，可在tools/dist_train.sh修改端口
+
+
+
+更多的配置文件在configs目录下，可根据需要进行修改，继承的基础配置在configs/\_base\_/下，具体地
+
+- configs/\_base\_/datasets/xxx.py 数据集相关配置
+
+- configs/\_base\_/models/xxx.py 模型相关配置
+
+- configs/\_base\_/shedules/xxx.py 训练过程相关配置
+
+
+
+