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so-vits-svc3.0 中文详细安装、训练、推理使用教程

SO-VITS-SVC3.0详细安装、训练、推理使用步骤

2023-3-12文档更新说明:
由于特殊原因,本项目文档将停止更新,详情请见原作者首页,感谢各位的支持!

本文档的Github项目地址 点击前往

本帮助文档为项目 so-vits-svc补档 的详细中文安装、调试、推理教程,您也可以直接选择官方README文档
撰写:Sucial 点击跳转B站主页


1. 环境依赖

  • 本项目需要的环境: NVIDIA-CUDA Python <= 3.10 Pytorch FFmpeg

- Cuda

  • 在cmd控制台里输入nvidia-smi.exe以查看显卡驱动版本和对应的cuda版本
  • 前往 NVIDIA-Developer 官网下载与系统对应的Cuda版本 以Cuda-11.7版本为例(注:本文下述所有配置均在Cuda-11.7下演示)Cuda11.7下载地址 根据自己的系统和需求选择安装(一般本地Windows用户请依次选择Windows, x86_64, 系统版本, exe(local)
  • 安装成功之后在cmd控制台中输入nvcc -V, 出现类似以下内容则安装成功:
    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c)2005-2022 NVIDIA Corporation
    Built on Tue_May__3_19:00:59_Pacific_Daylight_Time_2022
    Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.64
    Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31294372_0

特别注意!

  • 目前为止pytorch最高支持到cuda11.7
  • 如果您在上述第一步中查看到自己的Cuda版本>11.7,请依然选择11.7进行下载安装(Cuda有版本兼容性)并且安装完成后再次在cmd输入nvidia-smi.exe并不会出现cuda版本变化,即任然显示的是>11,7的版本
  • Cuda的卸载方法:**打开控制面板-程序-卸载程序,将带有NVIDIA CUDA的程序全部卸载即可(一共5个)

- Python

  • 前往 Python官网 下载Python,版本需要低于3.10(详细安装方法以及添加Path此处省略,网上随便一查都有)
  • 安装完成后在cmd控制台中输入python出现类似以下内容则安装成功:
    Python 3.10.4 (tags/v3.10.4:9d38120, Mar 232022, 23:13:41)[MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32
    Type "help", "copyright", "credits" or "license"formore information.
    >>>
  • 配置python下载镜像源(有国外网络条件可跳过) 在cmd控制台依次执行
# 设置清华大学下载镜像
    pip config set global.index-url http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    pip config set global.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

安装依赖库

  • 在任意位置新建名为requirements.txt的文本文件,输入以下内容保存
Flask==2.1.2
    Flask_Cors==3.0.10
    gradio==3.4.1
    numpy==1.23.5
    playsound==1.3.0
    PyAudio==0.2.12
    pydub==0.25.1
    pyworld==0.3.2
    requests==2.28.1
    scipy==1.10.0
    sounddevice==0.4.5
    SoundFile==0.10.3.post1
    starlette==0.19.1
    tqdm==4.63.0
    scikit-maad
    praat-parselmouth
    tensorboard
    librosa
  • 在该文本文件所处文件夹内右击空白处选择 在终端中打开 并执行下面命令以安装库(若出现报错请尝试用pip install [库名称]重新单独安装直至成功)
    pip install -r requirements.txt
  • 接下来我们需要单独安装torch, torchaudio, torchvision这三个库,下面提供两种方法

方法1(便捷但不建议,因为我在测试这种方法过程中发现有问题,对后续配置AI有影响

直接前往 Pytorch官网 选择所需版本然后复制Run this Command栏显示的命令至cmd安装(不建议)

方法2(较慢但稳定,建议)

  • 这个项目需要的是torch==1.13.0+cu117``````torchaudio==0.13.0+cu117``````torchvision-0.14.0+cu117 1.13.0 和0.13.0表示是pytorch版本,cu117表示cuda版本11.7 以此类推,请选择 适合自己的版本 安装
  • 下面我将以Cuda11.7版本为例–示例开始–
  • 我们需要安装以下三个库
  1. torch-1.13.0+cu117点击下载:torch-1.13.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl 其中cp310指python3.10, win-amd64表示windows 64位操作系统
  2. torchaudio-0.13.0+cu117点击下载:torchaudio-0.13.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl
  3. torchvision-0.14.0+cu117点击下载:torchvision-0.14.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl
  • 下载完成后进入进入下载的whl文件的目录,在所处文件夹内右击空白处选择 在终端中打开 并执行下面命令以安装库
    pip install .\torch-1.13.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl
    # 回车运行(安装时间较长)
    pip install .\torchaudio-0.13.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl
    # 回车运行
    pip install .\torchvision-0.14.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl 
    # 回车运行
  • 务必在出现Successfully installed ...之后再执行下一条命令,第一个torch包安装时间较长–示例结束–

安装完

torch

,

torchaudio

,

torchvision

这三个库之后,在cmd控制台运用以下命令检测cuda与torch版本是否匹配

    python
    # 回车运行import torch
    # 回车运行
    print(torch.__version__)# 回车运行
    print(torch.cuda.is_available())# 回车运行
  • 最后一行出现True则成功,出现False则失败,需要重新安装

- FFmpeg

  • 前往 FFmpeg官网 下载。解压至任意位置并在高级系统设置-环境变量中添加Path定位至.\ffmpeg\bin(详细安装方法以及添加Path此处省略,网上随便一查都有)
  • 安装完成后在cmd控制台中输入ffmpeg -version出现类似以下内容则安装成功
ffmpeg version git-2020-08-12-bb59bdb Copyright (c)2000-2020 the FFmpeg developers
built with gcc 10.2.1 (GCC)20200805
configuration: [此处省略一大堆内容]
libavutil      56. 58.100 / 56. 58.100
libavcodec     58.100.100 / 58.100.100
...

2. 预训练AI

- 下载项目源码

  • 前往 so-vits-svc补档 选择32k分支(本教程针对32k)下载源代码。
  • 解压到任意文件夹

- 下载预训练模型

  • 这部分官方文档写得很详细,我这边直接引用

hubert
https://github.com/bshall/hubert/releases/download/v0.1/hubert-soft-0d54a1f4.pt
G与D预训练模型
https://huggingface.co/innnky/sovits_pretrained/resolve/main/G_0.pth
https://huggingface.co/innnky/sovits_pretrained/resolve/main/D_0.pth
上述三个底模如果原链接下载不了请点击下方的链接
https://pan.baidu.com/s/1uw6W3gOBvMbVey1qt_AzhA?pwd=80eo 提取码:80eo

  • hubert-soft-0d54a1f4.pt放入.\hubert文件夹
  • D_0.pth和G_0.pth文件放入.\logs\32k文件夹

- 准备训练样本

准备的训练数据,建议60-100条语音(格式务必为wav,不同的说话人建立不同的文件夹),每条语音控制在4-8秒!(确保语音不要有噪音或尽量降低噪音,一个文件夹内语音必须是一个人说的),可以训练出效果不错的模型

  • 将语音连带文件夹(有多个人就多个文件夹)一起放入.\dataset_raw文件夹里,文件结构类似如下:
dataset_raw
├───speaker0
│   ├───xxx1-xxx1.wav
│   ├───...
│   └───Lxx-0xx8.wav
└───speaker1
    ├───xx2-0xxx2.wav
    ├───...
    └───xxx7-xxx007.wav
  • 此外还需要在.\dataset_raw文件夹内新建并编辑config.json,代码如下:
"n_speakers":10    //修改数字为说话人的人数
"spk":{"speaker0":0,  //修改speaker0为第一个说话人的名字,需要和文件夹名字一样,后面的: 0, 不需要改
    "speaker1":1,  //以此类推
    "speaker2":2,
    //以此类推
}

- 样本预处理

下面的所有步骤若出现报错请多次尝试,若一直报错就是第一部分环境依赖没有装到位,可以根据报错内容重新安装对应的库。(一般如果正确安装了的话出现报错请多次尝试或者关机重启,肯定可以解决报错的。)

1. 重采样

  • so-vits-svc文件夹内运行终端,直接执行:
    python resample.py

注意:如果遇到如下报错:

...
E:\vs\so-vits-svc-32k\resample.py:17: FutureWarning: Pass sr=None as keyword args. From version 0.10 passing these as positional arguments will result in an error
  wav, sr = librosa.load(wav_path, None)
E:\vs\so-vits-svc-32k\resample.py:17: FutureWarning: Pass sr=None as keyword args. From version 0.10 passing these as positional arguments will result in an error
  wav, sr = librosa.load(wav_path, None)...

请打开

resample.py

,修改第

17

行内容

# 第17行修改前如下
wav, sr = librosa.load(wav_path, None)# 第17行修改后如下
wav, sr = librosa.load(wav_path, sr = None)

保存,重新执行

python resample.py

命令

  • 成功运行后,在.\dataset\32k文件夹中会有说话人的wav语音,之后dataset_raw文件夹就可以删除了

2. 自动划分训练集,验证集,测试集,自动生成配置文件

  • so-vits-svc文件夹内运行终端,直接执行:
    python preprocess_flist_config.py
  • 出现类似以下内容则处理成功:
PS E:\vs\so-vits-svc-32k> python preprocess_flist_config.py
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████|1/1 [00:00<00:00, 1993.49it/s]
Writing ./filelists/train.txt
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████|16/16 [00:00<?, ?it/s]
Writing ./filelists/val.txt
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████|2/2 [00:00<?, ?it/s]
Writing ./filelists/test.txt
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████|2/2 [00:00<?, ?it/s]
Writing configs/config.json

3. 生成hubert和f0

  • so-vits-svc文件夹内运行终端,直接执行:
    python preprocess_hubert_f0.py
  • 出现类似以下内容则处理成功:(我这里演示时只用了20条音频)
PS E:\vs\so-vits-svc-32k> python preprocess_hubert_f0.py
Loading hubert for content...
Loaded hubert.
  0%||0/20 [00:00<?, ?it/s]dataset/32k\speaker\1_01.wav
  5%|████                                                                              |1/20 [00:03<01:00,  3.20s/it]dataset/32k\speaker\1_02.wav
 10%|████████                                                                          |2/20 [00:03<00:25,  1.40s/it]dataset/32k\speaker\1_03.wav
 15%|████████████                                                                      |3/20 [00:03<00:14,  1.19it/s]dataset/32k\speaker\1_04.wav
 20%|████████████████▌                                                                 |4/20 [00:03<00:09,  1.69it/s]dataset/32k\speaker\1_05.wav
 25%|████████████████████                                                              |5/20 [00:03<00:06,  2.39it/s]dataset/32k\speaker\1_06.wav
 30%|████████████████████████                                                          |6/20 [00:04<00:04,  2.98it/s]dataset/32k\speaker\1_07.wav
 35%|█████████████████████████████                                                     |7/20 [00:04<00:03,  3.48it/s]dataset/32k\speaker\1_08.wav
 40%|█████████████████████████████████                                                 |8/20 [00:04<00:03,  3.78it/s]dataset/32k\speaker\1_09.wav
 45%|█████████████████████████████████████                                             |9/20 [00:04<00:02,  4.13it/s]dataset/32k\speaker\1_10.wav
 50%|█████████████████████████████████████████                                         |10/20 [00:04<00:02,  4.41it/s]dataset/32k\speaker\1_11.wav
 55%|█████████████████████████████████████████████                                     |11/20 [00:04<00:01,  4.71it/s]dataset/32k\speaker\1_12.wav
 60%|█████████████████████████████████████████████████                                 |12/20 [00:05<00:01,  4.93it/s]dataset/32k\speaker\1_13.wav
 65%|█████████████████████████████████████████████████████                             |13/20 [00:05<00:01,  5.25it/s]dataset/32k\speaker\1_14.wav
 70%|█████████████████████████████████████████████████████████                         |14/20 [00:05<00:01,  5.46it/s]dataset/32k\speaker\1_15.wav
 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌                    |15/20 [00:05<00:00,  6.19it/s]dataset/32k\speaker\1_16.wav
 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌                |16/20 [00:05<00:00,  5.84it/s]dataset/32k\speaker\1_17.wav
 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████             |17/20 [00:06<00:00,  5.43it/s]dataset/32k\speaker\1_18.wav
 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████         |18/20 [00:06<00:00,  5.27it/s]dataset/32k\speaker\1_19.wav
 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████     |19/20 [00:06<00:00,  5.26it/s]dataset/32k\speaker\1_20.wav
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████|20/20 [00:06<00:00,  3.03it/s]

4. 修改配置文件和部分源代码

  • 打开上面第二步过程中生成的配置文件.\configs\config.json修改第13行代码"batch_size"的数值。这边解释一下"batch_size": 12,数值12要根据自己电脑的显存(任务管理器-GPU-专用GPU内存)来调整
  • 修改建议 6G显存 建议修改成2或3 8G显存 建议修改成4 "batch_size"参数调小可以解决显存不够的问题
  • 修改train.py
# 第60行将nccl改成gloo(如果后续开始训练时gloo报错就改回nccl,一般不会报错)# 修改前如下
    dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=n_gpus, rank=rank)# 修改后如下
    dist.init_process_group(backend='gloo', init_method='env://', world_size=n_gpus, rank=rank)# 第44行开始# 修改前如下
    n_gpus = torch.cuda.device_count()
    os.environ['MASTER_ADDR']='localhost'
    os.environ['MASTER_PORT']= hps.train.port
#修改后增加代码后如下
    n_gpus = torch.cuda.device_count()
    os.environ['MASTER_ADDR']='localhost'
    os.environ['MASTER_PORT']= hps.train.port
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"# 这里的0代表GPU0是用来训练的显卡,不知道是0还是1的可以在任务管理器查看,如果是双显卡的话一定要选择适合的显卡
    os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="max_split_size_mb:32"# 这里的32如果懂的话也可以修改,不懂别改

3. 开始训练

  • so-vits-svc文件夹内运行终端,直接执行下面命令开始训练注意:开始训练前建议重启一下电脑清理内存和显存,并且关闭后台游戏,动态壁纸等等软件,最好只留一个cmd窗口
    python train.py -c configs/config.json -m 32k
  • 出现以下报错就是显存不够了
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of menory. Tried to allocate 16.80 MiB (GPU 0;8.0 GiB total capacity;7.11 Gi8 already allocated;0 bytes free;7.30 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_cUDA_ALLOC_CONF
# 注意:一定是 0 bytes free < Tried to allocate 16.80 MiB 才是显存不足,不然就是别的问题
  • 这边报错可能会比较多,如果出现报错先尝试重新执行python train.py -c configs/config.json -m 32k,多重试几遍,或者关机重启,一般是会成功的。如果报错一直是同一个报错,那就是对应的那里出问题了(要靠报错找问题所在)
  • 成功执行以后应该是类似如下内容:
2023-02-08 18:07:42,439 32k INFO {'train':{'log_interval':200, 'eval_interval':1000, 'seed':1234, 'epochs':10000, 'learning_rate':0.0001, 'betas':[0.8, 0.99], 'eps': 1e-09, 'batch_size':2, 'fp16_run': False, 'lr_decay':0.999875, 'segment_size':17920, 'init_lr_ratio':1, 'warmup_epochs':0, 'c_mel':45, 'c_kl':1.0, 'use_sr': True, 'max_speclen':384, 'port':'8001'}, 'data':{'training_files':'filelists/train.txt', 'validation_files':'filelists/val.txt', 'max_wav_value':32768.0, 'sampling_rate':32000, 'filter_length':1280, 'hop_length':320, 'win_length':1280, 'n_mel_channels':80, 'mel_fmin':0.0, 'mel_fmax': None}, 'model':{'inter_channels':192, 'hidden_channels':192, 'filter_channels':768, 'n_heads':2, 'n_layers':6, 'kernel_size':3, 'p_dropout':0.1, 'resblock':'1', 'resblock_kernel_sizes':[3, 7, 11], 'resblock_dilation_sizes':[[1, 3, 5], [1, 3, 5], [1, 3, 5]], 'upsample_rates':[10, 8, 2, 2], 'upsample_initial_channel':512, 'upsample_kernel_sizes':[16, 16, 4, 4], 'n_layers_q':3, 'use_spectral_norm': False, 'gin_channels':256, 'ssl_dim':256, 'n_speakers':2}, 'spk':{'Sucial':0}, 'model_dir':'./logs\\32k'}2023-02-08 18:07:42,440 32k WARNING E:\vs\so-vits-svc-32k is not a git repository, therefore hash value comparison will be ignored.
2023-02-08 18:07:45,451 32k INFO Loaded checkpoint './logs\32k\G_0.pth'(iteration 1)2023-02-08 18:07:45,998 32k INFO Loaded checkpoint './logs\32k\D_0.pth'(iteration 1)2023-02-08 18:07:55,722 32k INFO Train Epoch: 1[0%]2023-02-08 18:07:55,723 32k INFO [1.376741886138916, 3.908522129058838, 12.127800941467285, 35.539894104003906, 4.270486354827881, 0, 0.0001]2023-02-08 18:08:01,381 32k INFO Saving model and optimizer state at iteration 1 to ./logs\32k\G_0.pth
2023-02-08 18:08:02,344 32k INFO Saving model and optimizer state at iteration 1 to ./logs\32k\D_0.pth
2023-02-08 18:08:19,482 32k INFO ====> Epoch: 12023-02-08 18:08:40,093 32k INFO ====> Epoch: 22023-02-08 18:09:01,010 32k INFO ====> Epoch: 32023-02-08 18:09:21,715 32k INFO ====> Epoch: 42023-02-08 18:09:42,242 32k INFO ====> Epoch: 52023-02-08 18:10:02,528 32k INFO ====> Epoch: 62023-02-08 18:10:22,965 32k INFO ====> Epoch: 72023-02-08 18:10:29,149 32k INFO Train Epoch: 8[14%]2023-02-08 18:10:29,150 32k INFO [2.378505229949951, 2.3670239448547363, 10.534687042236328, 19.235595703125, 1.8958038091659546, 200, 9.991253280566489e-05]2023-02-08 18:10:43,388 32k INFO ====> Epoch: 82023-02-08 18:11:03,722 32k INFO ====> Epoch: 92023-02-08 18:11:23,859 32k INFO ====> Epoch: 10...
  • 出现类似以上的内容就说明是在开始训练了(显存会直接爆满)。停止训练有下面两种方法:
  1. Ctrl+C
  2. 直接右上角叉掉 在控制台中运行 python train.py -c config/config.json -m 32k即可继续训练

- 日志及训练次数的查看

  • 日志保存的位置:.\logs\32k\train.log阅读举例:
# 示例32023-02-08 18:32:24,942 32k INFO [2.252035617828369, 2.5846095085144043, 8.220404624938965, 517.75478744506836, 0.9781494140625, 2000, 9.911637167309565e-05]2023-02-08 18:32:28,889 32k INFO Saving model and optimizer state at iteration 72 to ./logs\32k\G_2000.pth
2023-02-08 18:32:29,661 32k INFO Saving model and optimizer state at iteration 72 to ./logs\32k\D_2000.pth
# 示例12023-02-08 18:32:39,907 32k INFO ====> Epoch: 722023-02-08 18:33:00,099 32k INFO ====> Epoch: 732023-02-08 18:33:20,682 32k INFO ====> Epoch: 742023-02-08 18:33:40,887 32k INFO ====> Epoch: 752023-02-08 18:34:01,460 32k INFO ====> Epoch: 762023-02-08 18:34:21,798 32k INFO ====> Epoch: 772023-02-08 18:34:41,866 32k INFO ====> Epoch: 782023-02-08 18:34:54,712 32k INFO Train Epoch: 79[57%]# 示例22023-02-08 18:34:54,712 32k INFO [2.282658100128174, 2.5492446422576904, 10.027194023132324, 15.401838302612305, 1.598284363746643, 2200, 9.902967736366644e-05]

以下的解释我引用了B站up主inifnite_loop的解释,相关视频 相关专栏

  • 需要关注两个参数:Epoch和global_step Epoch表示迭代批次,每一批次可以看作一个迭代分组 Global_step表示总体迭代次数
  • 两者的关系是global_step = 最多语音说话人的语音数 / batch_size * epoch batch_size是配置文件中的参数
  • 示例1: 每一次迭代输出内 ====> Epoch: 74表示第74迭代批次完成
  • 示例2:Global_step每200次输出一次 (配置文件中的参数log_interval
  • 示例3:Global_step每1000次输出一次(配置文件中的参数eval_interval),会保存模型到新的文件

一般情况下训练10000次(大约2小时)就能得到一个不错的声音模型了

- 保存的训练模型

以上,我们谈论到了每1000次迭代才会保存一次模型样本,那么,这些样本保存在哪里呢?如何处理这些样本呢?下面我将详细讲述。

  • 训练模型保存位置:.\logs\32k
  • 训练一定时间后打开这个路径,你会发现有很多文件:
D_0.pth
D_1000.pth
D_2000.pth
D_3000.pth
D_4000.pth
...
G_0.pth
G_1000.pth
G_2000.pth
G_3000.pth
G_4000.pth
...
  • 如果你的硬盘空间不足,那么只要留下最后一次的G和D就可以了,前面的都可以删除(但是不要删别的文件)

4. 推理使用

按上述方法训练得到最后一次的G和D后,该如何使用这些模型呢?下面我将讲述具体的使用操作方法

- 准备干声

  • 准备一首歌的干声,干声可以靠软件提取,我这边推荐的是Ultimate Vocal Remover,该软件开源并且可以在Github上下载到。下载地址
  • 用音频处理软件(如Au,Studio One等)将这个干声分成若干段不超过40秒的片段并且一一保存
  • 将你处理好的干声片段放入.\raw文件夹

- 修改推理代码

  • 打开inference_main.py,修改第17-27行,具体修改内容如下:
model_path ="logs/32k/G_10000.pth"# 这里改成你最新训练出来的G模型路径
config_path ="configs/config.json"
svc_model = Svc(model_path, config_path)
infer_tool.mkdir(["raw", "results"])# 支持多个wav文件,放在raw文件夹下
clean_names =["vocals_01", "vocals_02","vocals_03"]# 这里修改成你要处理的干声片段的文件名,支持多个文件
trans =[0]# 音高调整,支持正负(半音)
spk_list =['Sucial']# 这里是说话人的名字,之前准备训练样本的文件夹名字
slice_db = -40  # 默认-40,嘈杂的音频可以-30,干声保留呼吸可以-50
wav_format ='wav'# 音频输出格式
  • 如果下一步推理生成时出现错误,请尝试以下修改:(感谢kahotv提供建议) 详细信息
#inference_main.py line35 第35行,
wav_path = Path(raw_audio_path).with_suffix('.wav')#改为
wav_path = str(Path(raw_audio_path).with_suffix('.wav'))

- 推理生成

  • 修改完成后保存代码,在so-vits-svc文件夹内运行终端,执行下面命令开始推理生成
    python .\inference_main.py
  • 待黑窗口自动关闭后,推理生成完成。生成的音频文件在.\results文件夹下
  • 如果听上去效果不好,就多训练模型,10000次不够就训练20000次

- 后期处理

  • 将生成的干音和歌曲伴奏(也可以通过Ultimate Vocal Remover提取)导入音频处理软件&宿主软件(如Au,Studio One等)进行混音和母带处理,最终得到成品。

5. 感谢名单

  • 以下是对本文档的撰写有帮助的感谢名单: so-vits-svc 官方源代码和帮助文档 B站up主inifnite_loop 相关视频 相关专栏 所有提供训练音频样本的人员

本文转载自: https://blog.csdn.net/Sucial/article/details/129104472
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