参考

ST-GCN源码运行完整版（含OpenPose编译安装）及常见问题_咬我呀_Gemini的博客-程序员宅基地

 关于在ubuntu20.04下openpose环境安装_openpose ubuntu安装_键盘强者的博客-程序员宅基地

Linux服务器下openpose搭建_linux 安装openpose_蓝雨飞扬7的博客-程序员宅基地
kinetics-skeleton格式行为数据提取方法_can not find pose estimation results._青年夏日科技工作者的博客-程序员宅基地

配置：

CUDA11.1

cudnn 8.1.0

Ubuntu20.04

显卡3070

Python3.6

现有问题：

（1）3.3 节运行离线Demo失败，但目前来看不影响后续训练模型

（2）只能单卡跑，双卡报错还未解决

（3）测试结果比原文少了百分之1.4左右

1.下载源码、预训练模型

源码：

https://gitee.com/chenhongqiong/st-gcn.git

预训练模型：

models - Google 云端硬盘

下载好的模型文件拷贝至源码文件中./models文件路径下

下载数据集

kinetics-skeleton数据集，st-gcn作者提供的预处理kinetics-skeleton数据集是谷歌网盘，需要翻墙才能下载，大概8g。可以通过百度网盘，提取码：sqpx下载，（感谢第四条参考中提供的百度网盘链接）

原始ntu-rgbd数据集：

百度云版本：

GitHub - Hrener/3D-Action-recognition: PyTorch implementation of Two-stream CNN for 3D action recognition

也可以去官网填写申请（我用的这个方法，填写申请之后等一两天，只需要5.8g的骨骼数据）：

ROSE Lab

2.环境搭建

2.1创建虚拟环境

conda create -n stgcn python=3.6
activate stgcn

2.2安装依赖项（在上述虚拟环境中）

2.2.1 pytorch

去官网查看对应版本的安装指令

PyTorch

以前的版本查询Previous PyTorch Versions | PyTorch

服务器的cuda是11.1，因此对应安装指令为

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

测试安装成功

 2.2.2其他依赖项

conda install ffmpeg

进入st-gcn源码目录下

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.3 安装与配置openpose

2.3.1检查是否安装opencv和cmake

 2.3.2下载openpose

git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git

如果在终端下载不了，就去网站手动下载（两个应该都行），全部克隆到本地mirrors / CMU-Perceptual-Computing-Lab / openpose · GitCode

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/tree/v1.5.0

2.3.3安装CMake GUI

sudo apt-get install cmake-qt-gui

2.3.4安装opencv

sudo apt-get install libopencv-dev

2.3.5安装caffe

sudo apt-get update

sudo apt-get install cmake git unzip

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev liblmdb-dev

sudo apt-get install libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

sudo apt-get install libatlas-base-dev libopenblas-dev

sudo apt-get install the python3-dev python3-skimage

sudo pip3 install pydot

sudo apt-get install graphviz

如果倒数第二条遇到报错pip3：command not found，见Linux使用pip3报错：pip3:command not found_pip3找不到命令_嵌入式Linux充电站的博客-程序员宅基地

cd openpose/
git submodule update --init --recursive --remote

报错fatal: Not a git repository (or any of the parent directories): .git，见

解决 fatal: Not a git repository (or any of the parent directories): .git 问题_蜗牛有力量的博客-程序员宅基地

sudo bash ./scripts/ubuntu/install_deps.sh

sudo apt install protobuf-compiler libgoogle-glog-dev

cd openpose/3rdparty/
git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe.git

git clone https://github.com/pybind/pybind11

如果上面这两个链接下不了，就用浏览器打开手动下载到本地，然后分别放到caffe和pybind11文件夹内

cd build/
cmake-gui ..

出现图形化界面

 确认上面两个路径没问题后，点击configure，

若报错CMake Error at cmake/Cuda.cmake:227 (message):   cuDNN version >3 is required.

则找到Openpose下 cmake/cuda.cmake file 和 /cmake/modules/FindCuDNN.cmake file.
将
file(READ {CUDNN_INCLUDE}/cudnn.h CUDNN_VERSION_FILE_CONTENTS)

改为

file(READ {CUDNN_INCLUDE}/cudnn_version.h CUDNN_VERSION_FILE_CONTENTS)

再次configure，无报错，显示configure done

 点击generate，然后关闭，回到终端，依旧是build目录下

make -j`nproc`

等待编译结束...

 跑例程失败

./build/examples/openpose/openpose.bin --image_dir examples/media/ --face --hand

./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi

若运行

./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi --model_pose MPI_4_layers --net_resolution 320x176

则报错模型问题

 参考ubuntu18编译安装opencv3.4.3, caffe和openpose, 踩坑记录._王二小、的博客-程序员宅基地

手动下载模型后放到指定位置

又开始报1vs.0的错误

重新下载caffe GitHub - BVLC/caffe: Caffe: a fast open framework for deep learning.

更改Makefile文件：

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
PYTHON_LIBRARIES ?= boost_python3 python3.6m

复制Makefile.config.example，并重命名为Makefile.config，更改

 仍然报错1vs.0

Problems while running the demo Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0) CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED - openpose - 码客

有人说是cuda和cudnn和gpu版本不匹配，查询版本：cudnn8.1.0,cuda11.1

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

nvcc -V

 注：nvidia-smi查询到的是显卡支持的最高cuda版本

更新，问题解决了，是服务器显存爆了，显存没问题的话可以运行openpose的测试代码

3按照README.MD进行

3.1 Installation

cd st-gcn
cd torchlight
python setup.py install
cd ..

3.2 Get pretrained models

之前已完成

3.3 运行离线Demo失败

这里参考了复现STGCN CPU版 （ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe）_stgcn复现_普通网友的博客-程序员宅基地

修改processor下的demo.realtime.py

sys.path.append('{}/python/openpose/Release'.format(self.arg.openpose))
os.environ['PATH'] = os.environ['PATH'] + ';' + f'{self.arg.openpose}/x64/Release;' + f'{self.arg.openpose}/bin;'

运行新版demo

python3 main.py demo --openpose '/home/zhy/openpose/build' --video '/home/extend/zhy/code/st-gcn/resource/media/skateboarding.mp4'

旧版

python3 main.py demo_old --video /home/extend/zhy/code/st-gcn/resource/media/ta_chi.mp4 --openpose  /home/zhy/openpose/build

运行新版时报错，原因是刚刚改代码的时候tab和空格混用了，全部改成空格就行

 新错误

试试运行旧版demo

 改processor\demo_old.py

openpose = '{}/OpenPoseDemo.exe'.format(self.arg.openpose)

 运行后报错，没有解决，因此无法运行demo文件

3.4 数据预处理

使用以下命令处理ntu数据集，分别是xsub的train和val 还有xview的train和val，最后如果没有做其他更改的话，应该是在st-gcn目录下新建一个data包，保存到data/NTU-RGB-D/nturgb+d_skeletons.

python tools/ntu_gendata.py --data_path /home/extend/zhy/nturgb+d_skeletons

等待处理结束：

kinetics如下

python tools/kinetics_gendata.py --data_path /home/extend/zhy/kinetics-skeleton

3.5 Testing Pretrained Models

3.5.1 kinetics-skeleton

python main.py recognition -c config/st_gcn/kinetics-skeleton/test.yaml

 改batch_size再试一次，

python main.py recognition -c config/st_gcn/kinetics-skeleton/test.yaml --test_batch_size 8

3.5.2 cross-view NTU RGB+D

python main.py recognition -c config/st_gcn/ntu-xview/test.yaml --test_batch_size 8

等待结束

3.5.3 cross-subject NTU RGB+D

python main.py recognition -c config/st_gcn/ntu-xsub/test.yaml --test_batch_size 8

 3.6 训练

3.6.1 cross-view NTU RGB+D

以ntu-xview为例进行训练和测试

先在config/ntu-xview/train.yaml添加如下，并将batchsize改成8

start_epoch = 0	//这里填写上次训练中断时的epoch，如果上次训练了5个epoch（0，1，2，3，4），那么再次训练的时候填5即可
save_interval = 1	 //源码是时10个epoch保存一次模型参数weights，我设置为1
weights = model_path //这里填写最近一个epoch保存的model_weights.pt文件的路径，如果不加上这个参数，则默认训练一个新的模型

 训练代码

python main.py recognition -c config/st_gcn/ntu-xview/train.yaml

报错，=改成：再运行

 报错

改train.yaml的GPU数量为1

 成功开始训练

 参考win10 ST-GCN复现_mizit的博客-程序员宅基地

如果中途暂停可以按照上面的，在train.yaml中更改start_epoch和weights

如下，注意weights要提供绝对路径

 就会接着迭代了

其它问题：试了双显卡训练，报错net/stgcn.py某一行代码的期望输入维度是256，但只提供了3，这个问题没有解决，估计是在这条命令出错了

RuntimeError: Given groups=1, weight of size [60, 256, 1, 1], expected input[8, 3, 1, 1] to have 256 channels, but got 3 channels instead

最后是用单卡，batchsize=56跑的

 如图，ntu-xview的训练结果是84.6

batchsize设为56，尝试等比缩小学习率至0.0875，重新测试

 结果87.47，用这次的模型去测试集跑

3.6.2 cross-subject NTU RGB+D

3.6.3 kinetics-skeleton

这两个数据集的测试方法和ntu-xview步骤相同，将训练时的数据集名字改了就可以，因此不做测试了。

4 结果

4.1 cross-view NTU RGB+D

测试代码

python main.py recognition -c config/st_gcn/ntu-xview/test.yaml --weights /home/extend/zhy/code/st-gcn/work_dir/recognition/ntu-xview/ST_GCN/epoch80_model.pt

结果：

————————————————————（完结）——————————————————