记录一下在复现st-gcn中遇到的坑

简单记录一下复现ST-GCN时遇到的坑

在搭环境时遇到的坑

具体的项目链接在这：ST-GCN
我的环境：
Ubuntu16.04
cuda：9.0
我的pytorch等ST-GCN的依赖是装在anaconda的沙盒环境里的，opencv、caffe和openpose是用的系统环境。经过测试，可以执行ST-GCN中的测试Demo。
遇到的第一个坑是这里：
要使用 conda install -r requirements.txt 简单安装所需的包时，报错了，基本的意思就是所在的channel没有其中的几个包，因此，我后来就一个一个去装。在这其中又遇到了一些问题。
1.服务器 conda时错误提示 The following specifications were found to be conflict：
解决的办法就是在base环境中输入：conda update conda 。再次conda install 就没报错了。
2.第二个问题就是想安装opencv-python这个包的时候报错。
解决的办法就是：直接在cmd命令行输入：conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3
3.第三个问题就是安装scikit-video这个包的时候报错。（其实这个问题和第2个问题一样，就是当前的频道没有这个包的资源）
解决的办法就是在–channel中选有这个包的频道啦，那就是https://anaconda.org/conda-forge
4.最骚的是我在装完上面的包之后我的环境的pytorch消失了？
然后我现在在重装。看看等会怎么样吧。
5.第二天发现我的python版本无缘无故变成2.7版本的了，咋回事？
原来是装argparse的时候，系统自动给我降了。我*，后来查了一下发现这个argparse是python自动带着的，没必要再另外去装，所以我把环境删掉之后，再从新搞一次，这次就没装argparse了，import 它也是可以的。
6.额，后面开始跑实验了，但是有一个包漏了torchvision也是要装的····

然后是在远程调试时遇到的坑

因为我是想通过服务器来进行调试的嘛，那就得将项目上传到服务器上，但是有一个问题是因为我把数据库放在项目里面打算一起上传的（通过pycharm），可能是我的电脑内存太低了，根本上传不了这么大的数据库的数据，因此昨天就没上传成功。今天试着分开上传（先上传本来的项目加上下载的model，然后再上传数据库的压缩包），成功了，最后是在性能比较好的服务器上解压的数据库，现在在进一步处理数据库的数据。

跑 test 时报错

就是会说什么意外的值啊之类的
RuntimeError: in loading state_dict for Model…
这个问题我还是没有解决，问题主要就出在无法加载预训练模型，其实后来我自己训练了一个模型也是可以的，然后后我自己训练的模型来测试也是可以的。

后来这个问题解决了，修正的模型在issues里面可以找得到，给个链接吧：
https://github.com/yysijie/st-gcn/issues/182

openpose的安装

这个最让我头大了···
主要的配置过程参考这个博客，但是这其中还有很多的坑，我一一道来。
1.首先是opencv的安装。
这个一堆坑，最简单的方法就是先把之前系统里面装的opencv先删除干净，然后再用一个简单的命令安装2.4的版本。apt-get install libopencv-dev（可能要装依赖，百度一下）
2.然后是caffe的安装。（应该考虑到cuda和cudnn版本的问题）
这个遇到的问题也挺多的，有一个是这个：
其实很多问题在这里都有提到：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/faq.md#check-failed-for-readprotofrombinaryfile-failed-to-parse-netparameter-file
这个问题在这里面也有提到。
这个问题后来我换成CUDA9.0就解决了，CUDA8.0可能是cudnn的问题，我还是没搞清楚。

3.在解决第二个问题之后，又出现了新的问题（编译openpose成功，运行测试时），就是caffe版本和openpose不匹配的问题：

参考这个：https://blog.csdn.net/chenzhenyu123456/article/details/84259851
其实从主要的参考博客就可以看出一点蛛丝马迹了，caffe版本是升级过的（Makefile文件内容不同），我们就降版本来进行配置吧。
经过测试，完成openpose的配置，并测试成功。（在系统环境下。）