python tools/kinetics_gendata.py -data_path </home/zrb/桌面>

这段代码是一个命令行命令，用于运行名为 `kinetics_gendata.py` 的 Python 脚本，并传递一个参数 `-data_path`。根据你提供的命令，`-data_path` 参数的值是 `</home/zrb/桌面>`。

该命令的目的可能是生成与 Kinetics 数据集相关的数据。`-data_path` 参数指定了数据生成的路径或目录。在这个例子中，路径为 `</home/zrb/桌面>`，其中 `</home/zrb/桌面>` 是一个示例路径，实际运行时应该替换为正确的路径。

请注意，这只是一个命令示例，具体的功能和实现需要查看 `kinetics_gendata.py` 脚本的代码。

相关问题

python /home/zrb/mmskeleton/deprecated/origin_stgcn_repo/tools/kinetics_gendata.py -data_path <home/zrb/kinetics-skeleton>的语法错误

这个错误提示是因为您在命令中使用了不正确的语法。

在命令行中，`<` 和 `>` 符号通常用于输入输出重定向，而不是用于指定路径。如果要指定路径作为参数，应该使用普通的引号或双引号将路径括起来。

尝试将命令修改为以下形式：

python /home/zrb/mmskeleton/deprecated/origin_stgcn_repo/tools/kinetics_gendata.py -data_path "/home/zrb/kinetics-skeleton"

这样可以将 `"/home/zrb/kinetics-skeleton"` 作为 `-data_path` 参数的值传递给脚本。请注意，确保路径的格式和位置正确，以避免出现其他语法错误。

Load configuration information from configs/recognition/st_gcn_aaai18/kinetics-skeleton/test.yaml [ ] 0/86, elapsed: 0s, ETA:Traceback (most recent call last): File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/bin/mmskl", line 7, in <module> exec(compile(f.read(), __file__, 'exec')) File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 123, in <module> main() File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 117, in main call_obj(**cfg.processor_cfg) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/importer.py", line 24, in call_obj return import_obj(type)(**kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/processor/recognition.py", line 47, in test output = model(data) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", line 150, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/models/backbones/st_gcn_aaai18.py", line 94, in forward x = self.data_bn(x) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/batchnorm.py", line 81, in forward exponential_average_factor, self.eps) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1656, in batch_norm training, momentum, eps, torch.backends.cudnn.enabled RuntimeError: running_mean should contain 60 elements not 54

根据你提供的错误信息，看起来是由于`running_mean`的维度不匹配导致的运行时错误。这通常是由于加载的模型权重与模型结构不匹配或数据预处理不正确导致的。

可能的原因和解决方法如下：

1. 模型结构不匹配：请确保加载的模型权重与所使用的模型结构相匹配。如果模型结构发生了变化，例如添加或删除了一些层，请确保加载相应的权重文件。

2. 数据预处理错误：请检查数据预处理的代码，特别是归一化和输入维度的处理。确认数据预处理与模型训练时一致。

3. 数据集不匹配：请确保使用的验证集数据与模型训练时使用的数据集相匹配。如果数据集不匹配，可以尝试重新划分或准备相应的验证集数据。

如果以上方法不起作用，可以尝试重新训练模型或与模型提供者或开发者联系以获取更多帮助。

希望这些信息对你有帮助！如果还有其他问题，请随时向我提问。