可视化优化器参数策略

tools/analysis_tools/vis_scheduler.py 旨在帮助用户检查优化器的超参数调度器（无需训练），支持学习率（learning rate）、动量（momentum）和权值衰减（weight decay）。

python tools/analysis_tools/vis_scheduler.py \
    ${CONFIG_FILE} \
    [-p, --parameter ${PARAMETER_NAME}] \
    [-d, --dataset-size ${DATASET_SIZE}] \
    [-n, --ngpus ${NUM_GPUs}] \
    [-o, --out-dir ${OUT_DIR}] \
    [--title ${TITLE}] \
    [--style ${STYLE}] \
    [--window-size ${WINDOW_SIZE}] \
    [--cfg-options]

所有参数的说明：

config : 模型配置文件的路径。
-p, parameter: 可视化参数名，只能为 ["lr", "momentum", "wd"] 之一，默认为 "lr".
-d, --dataset-size: 数据集的大小。如果指定，DATASETS.build 将被跳过并使用这个数值作为数据集大小，默认使用 DATASETS.build 所得数据集的大小。
-n, --ngpus: 使用 GPU 的数量, 默认为1。
-o, --out-dir: 保存的可视化图片的文件夹路径，默认不保存。
--title: 可视化图片的标题，默认为配置文件名。
--style: 可视化图片的风格，默认为 whitegrid。
--window-size: 可视化窗口大小，如果没有指定，默认为 12*7。如果需要指定，按照格式 'W*H'。
--cfg-options: 对配置文件的修改，参考学习配置文件。

部分数据集在解析标注阶段比较耗时，推荐直接将 `-d, dataset-size` 指定数据集的大小，以节约时间。

你可以使用如下命令来绘制配置文件 configs/rtmdet/rtmdet_s_syncbn_fast_8xb32-300e_coco.py 将会使用的学习率变化曲线：

python tools/analysis_tools/vis_scheduler.py \
    configs/rtmdet/rtmdet_s_syncbn_fast_8xb32-300e_coco.py \
    --dataset-size 118287 \
    --ngpus 8 \
    --out-dir ./output