st-gcn配置环境的过程中可能会遇到的问题

1、关于caffe和opencv的安装可以尝试以下安装方式：
openpose在cmake安装过程中，遇到无法生成编译文件的情况，（暂时未解决）
在conda环境，在先安装opencv情况下，再安装caffe-gpu，会出现提示 移除opencv的命令提示，不清楚具体原因。
[安装caffe]
gpu版：conda install -c defaults caffe-gpu
cpu版：conda install -c defaults caffe
[安装opencv]
conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3
2、作者给出的st-gcn测试
测试的具体流程可以按照github上的：

python main.py recognition -c config/st_gcn//train.yaml [–work_dir ] –device 0 --batch_size 128

其中dataset必须为:ntu-xsub, ntu-xview, kinetics-skeleton之一；
work_dir 是训练结果保存的位置,默认为work_dir, 也可以自动设置；
如果显存不够,则减少batch_size；
3、自己进行训练
（1）github上给出了如下的具体的训练方法，如果速度上不来，可以更改batch_size的大小，作者也给出了两个参考值：
在./config/st_gcn/文件夹中有三个不同的子文件夹:kinetics-skeleton, ntu-xsub, ntu-xview,每个文件夹下面都有两个文件:train.yaml 和 test.yaml, 可以在这个文件夹中修改一些默认的参数,比如:数据集的存储路径, 模型的参数(输入的图像尺寸, dropout的值, 分类的类别数即网络输出维度,优化函数的参数,训练网络时的参数如指定GPU,batch_size, test_batch_size,num_epoch)
4、如果有多gpu，则可以使用如下的方法：
设置多gpu加速,或者修改batch size以减少内存消耗，就是在–device之后加上…

python main.py recognition -c  --test_batch_size  --device   ...