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提前工作
服务器
我其实复现了2次，第一次是用的3070，第二次尝试了并行超算云服务器，里面有8张 A100。两个都是采用了本机远程ssh连接服务器跑。（超算云服务器跑ST-GCN的一些配置可以之前写的博客：并行超算云直连SSH，Pycharm运行ST-GCN_Eric加油学！的博客-CSDN博客）
本机环境
第一次完整复现过程是在win的vscode上，python3.8，torch版本有点忘了好像是1.10+cu113。（忽略即可）
第二次是macOS的Pycharm 2021.1.2 专业版。 python3.7.13，torch1.10.0+cu113
下面主要是将第二次的过程，其实过程步骤是一样的。
系统和IDE没什么关系，主要是python版本和torch的cuda版本最好要对应一下。
数据集
ST-GCN官方的数据集是用的Kinetics和NTU RGB+D，如果用Kinetics或者要跑那个demo的话，是需要提前安装配置好openpose的，我嫌太麻烦，就没配置，直接用NTU RGB+D，因为NTU里面自带有骨骼点的。好像也是可以用自建的数据集的，不过没尝试过，后续步骤反正是差不多的。
由于是远程ssh连接服务器，所以还需要提前把数据集和代码都拷到服务器当中，然后本机和服务器进行连接，中间的过程就不讲了，不懂得可以看我前面的blog或者网上帖子。
运行逻辑
一切就绪后，打开st-gcn代码，有库没导的自己导一下，我遇到的主要问题好像是torchlight那个库，比较麻烦，因为它是 from torchlight.io import xxxxxx 类似于这样子的方式，但是它那个文件夹里io、gpu等py文件有2层路径，所以需要改成 from torchlight.torchlight.io import xxxxx 就是再加一个torchlight包的路径。如果还有其他的一些小bug可以再看其他博主的经验贴。
如果知道ST-GCN输入终端命令后的各种调用逻辑，那运行起来有bug可以快速找到问题，如果不知道的也可以参考一些之前发的一个源码分析blog，里面有写一些调用逻辑 （比如 gpu设备是怎么调用的，参数是怎么解析的）ST-GCN源码分析_Eric加油学！的博客-CSDN博客_gcn源码
第一步 处理数据集
终端进入服务器配好的虚拟环境，然后cd到服务器st-gcn代码文件夹的位置
python tools/ntu_gendata.py --data_path <path to nturgbd+d_skeletons>
这个就是处理的终端命令，是执行tools包下的ntu_gendata.py文件来输出数据集的，data_path是通过参数解析你所输入的地址，如上图所示，data_path后面输入你数据集所在的整个路径，就可以开始处理数据集了。
这里遇到我犯了个超蠢的错误：
我一开始无论怎么解析我的地址，都显示找不到该文件夹，我一开始以为是字符串拼接的问题，比如 \ 和 \ 这种转义字符的问题，各种尝试都没用，后来我又尝试了不使用参数解析，我直接找到调用的那个文件，直接把参数解析注释掉，直接手动赋值为我的地址，也不起效果。
最后找到问题了，居然是 我解析的地址是我本机的数据集地址！！！我用的是服务器的环境，进入的是服务器的代码文件地址，结果居然解析我本机的地址，实在是太蠢了...
命令输入完毕后，会开始处理数据集，分别是xsub的train和val 还有xview的train和val，最后如果你没有做其他更改的话，应该是在根目录下新建一个data包，保存到data/NTU-RGB-D/nturgb+d_skeletons.
第二步 训练网络
我先训练的是ntu-xsub ，readme里也有命令
python main.py recognition -c config/st_gcn/ntu-xsub/train.yaml
一开始给我报错了，是cuda设备相关的问题，代码里是如果gpu个数大于1，可以设置并行运行，超算云服务器好像是有多张卡，但我不知道怎么处理多gpu问题，所以干脆直接设置gpu数量为1
主要修改的是torchlight包下的gpu.py文件：
然后再输入运行的命令，就开始跑了，batch-size设置的64，epoch为80(之前3070跑的时候batchsize只能设到8，大了跑不动)
这个跑的还挺快的，一个epoch用时9分钟左右吧，之前3070一个epoch好像要13分钟左右。（感觉如果用多gpu并行会跑的巨快，听说超算云里面有8张卡）
第三步 测试
训练模型时，每10个epoch会保存一次模型，在model包下，训练完毕时使用test命令.
python main.py recognition -c config/st_gcn/<dataset>/test.yaml
<dataset> 改成要测试的就行了 比如 ntu-xsub
如果训练的model没有放在model包下，放在了work_dir下，也可以手动添加 --weights <path to model weights> 或者直接在test.yaml文件里第一行把weights的值改成你要的路径，然后输入上面的指令即可。
比如我这次只训练了40个epoch被中断了，然后model放在了work_dir下的recognition下，我就可以直接用训练好的40个epoch的先去测试。
这里我之前在3070上跑的时候，训练到70多个epoch，因为网断了，由于远程连接的，所以训练也直接中断了。我天真的以为不能用训练好的先去测试，就直接删了重跑了。其实那时候可以用70epoch的模型先测试的。
远程连接的话，最好是要保证网络的稳定，笔记本最好也设一个不锁屏或者锁屏后不会取消后台的运行。好像也可以加入一些什么代码防止训练中断，下一次可以接着上次保存的model接下去训练。（这个可以查一查经验贴）
总的来说，这个就复现结束了。
总结的问题
主要的运行流程就是 处理数据集，训练，测试
遇到的一些问题就是：
- 远程连接服务器要记得把代码，数据集拷到服务器里，执行的路径是服务器的路径
- pycharm的同步好像有点小问题，明明设置了总是同步，但是就是不及时，所以总是要去服务器上看生成的一些文件夹。（看别人的经验贴好像说vscode会比较好，因为可以直接操作服务器的代码，然后下载个插件直接保存到本地就行）
- 保证好网络的稳定，考虑一下电脑熄屏后会不会中断训练。代码里有每10epoch自动保存，可以尝试加入下次训练接着上次保存的模型继续train的代码，或者中断了也可以用保存的model先test。
- 如果有多张gpu可以尝试下并行执行，我这里利用率就很低，只设了单gpu运行。（写完再去尝试下怎么运行多gpu的）
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