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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 ...

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 ...

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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 ...

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 ...

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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. ...

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 ...

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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， ...

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主要修改的是torchlight包下的gpu.py文件：

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 ...

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第二步训练网络我先训练的是ntu-xsub ，readme里也有命令

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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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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