OpenMMLab 项目中开源的 MMEditing，是一个图像和视频编辑的工具箱，它目前包含了常见的编辑任务，比如图像修复，图像抠图，超分辨率和生成模型。组合使用以上任务的一个统一的框架下。
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/178867385
https://github.com/open-mmlab/mmediting
https://mmediting.readthedocs.io/zh_CN/latest/
以第一个BasicVSR为例，介绍训练和测试过程。
下载mmediting代码
这里有每个模型的文件，打开basicvsr文件夹。
针对两个数据集有三种训练方式，我这里用的是reds数据集。
mmediting-master$ ./tools/dist_train.sh configs/restorers/basicvsr/basicvsr_reds4.py 4
把basicvsr_reds4.py里边的数据集路径换成自己的。
运行时有个奇怪的报错，len(dataset)是 266，后边就报找不到对应的图片。可我的数据集明明是240个文件夹。这里为了快速训练，就在代码中写死了len(dataset)=236.目前看训练结果正常。
2022-06-10 06:20:39,602 - mmedit - INFO - Iter [100/300000] lr_generator: 2.500e-05, eta: 9 days, 9:08:48, time: 2.703, data_time: 0.884, memory: 10216, loss_pix: 0.0365, loss: 0.0365 2022-06-10 06:23:29,353 - mmedit - INFO - Iter [200/300000] lr_generator: 2.500e-05, eta: 7 days, 15:12:45, time: 1.697, data_time: 0.006, memory: 10216, loss_pix: 0.0316, loss: 0.0316 2022-06-10 06:26:27,526 - mmedit - INFO - Iter [300/300000] lr_generator: 2.500e-05, eta: 7 days, 3:32:29, time: 1.782, data_time: 0.005, memory: 10216, loss_pix: 0.0283, loss: 0.0283 2022-06-10 06:29:31,442 - mmedit - INFO - Iter [400/300000] lr_generator: 2.500e-05, eta: 6 days, 22:52:37, time: 1.839, data_time: 0.005, memory: 10216, loss_pix: 0.0266, loss: 0.0266 2022-06-10 06:32:30,556 - mmedit - INFO - Iter [500/300000] lr_generator: 2.500e-05, eta: 6 days, 19:15:32, time: 1.791, data_time: 0.005, memory: 10216, loss_pix: 0.0262, loss: 0.0262 2022-06-10 06:35:26,686 - mmedit - INFO - Iter [600/300000] lr_generator: 2.500e-05, eta: 6 days, 16:25:08, time: 1.761, data_time: 0.005, memory: 10216, loss_pix: 0.0270, loss: 0.0270 2022-06-10 06:38:26,863 - mmedit - INFO - Iter [700/300000] lr_generator: 2.500e-05, eta: 6 days, 14:51:14, time: 1.802, data_time: 0.005, memory: 10216, loss_pix: 0.0271, loss: 0.0271 2022-06-10 06:41:26,890 - mmedit - INFO - Iter [800/300000] lr_generator: 2.500e-05, eta: 6 days, 13:39:17, time: 1.800, data_time: 0.005, memory: 10216, loss_pix: 0.0257, loss: 0.0257 2022-06-10 06:44:22,396 - mmedit - INFO - Iter [900/300000] lr_generator: 2.500e-05, eta: 6 days, 12:17:31, time: 1.755, data_time: 0.005, memory: 10216, loss_pix: 0.0259, loss: 0.0259
训练时，pin_memory报错。
解决：修改pin_memory=False
创建Dataloader时，pin_memory=True表示将load进的数据拷贝进锁页内存区，将内存中的Tensor转移至GPU cuda区会很快；pin_memory=False表示将load进数据放至非锁页内存区，速度会较慢。
当计算机的内存充足的时候，设置pin_memory=True。当系统卡住，或者交换内存使用过多的时候，设置pin_memory=False。因为pin_memory与电脑硬件性能有关，pin_memory默认为False。
realvsr默认参数使用4个gpu训练，到5000iter时又报显存不够。换成6个gpu，又报数据太少不能训练。
realvsr++在resd数据集上训练6w个iters，测试自己的数据，4倍scale，效果很差。
下载处理Vimeo90K数据集
https://blog.csdn.net/change_things/article/details/107287770
https://github.com/xinntao/EDVR/blob/master/scripts/matlab_scripts/generate_LR_Vimeo90K.m
自己照着写了python的处理脚本
https://blog.csdn.net/u011994454/article/details/107179796
http://events.jianshu.io/p/05abb917ae57
