pytorch复现stgcn

要复现STGCN，您可以按照以下步骤操作：
1. 首先，确保您已经安装了torch库的旧版本0.4.0。您可以使用以下命令进行安装：sudo pip3 install torch==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cup/stable -i Simple Index
2. 接下来，您需要下载STGCN的代码。在终端中运行以下命令：
- 旧版：python3 main.py demo_old --video /home/chq/st-gcn/resource/media/test.mp4 --openpose /home/chq/openpose/build
- 新版STGCN：python3 main.py demo --openpose '/home/chq/openpose/build' --video '/home/chq/st-gcn/resource/media/skateboarding.mp4'

请注意，在运行这些命令之前，您需要将相应的视频和openpose路径替换为您自己的路径。

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stgcn pytorch复现

要复现ST-GCN模型，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了torch库的0.4.0版本。你可以使用以下命令在终端中安装：

   sudo pip3 install torch==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cup/stable -i Simple Index

2. 如果你使用的是旧版ST-GCN，请使用以下命令运行模型，并指定视频和Openpose路径：

   python3 main.py demo_old --video /home/chq/st-gcn/resource/media/test.mp4 --openpose /home/chq/openpose/build

3. 如果你使用的是新版ST-GCN，请使用以下命令运行模型，并指定视频和Openpose路径：

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

请注意，以上引用提供了复现ST-GCN模型所需的安装和运行命令，你可以根据你的实际情况进行相应的调整和修改。

pycharm复现stgcn

复现 STGCN（Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks）的步骤如下：

1. 安装依赖库：在 PyCharm 中创建一个 Python 环境，并使用 pip 安装以下依赖库：
- TensorFlow 或 PyTorch：选择其中一个作为深度学习框架。
- NumPy：用于处理数组和矩阵操作。
- Pandas：用于处理数据集和数据预处理。
- Matplotlib：用于可视化结果。

2. 数据准备：准备用于训练和测试的数据集。根据 STGCN 的要求，数据集应为时空图形式，通常是一个三维矩阵，其中两个维度表示空间维度，另一个维度表示时间维度。

3. 数据预处理：对数据进行必要的预处理，包括标准化、归一化等操作。可以使用 Pandas 和 NumPy 库来完成这些操作。

4. STGCN 模型构建：根据论文中的模型结构，构建对应的 STGCN 模型。对于基于 TensorFlow 的实现，可以使用 TensorFlow 的高级 API（如 Keras）来构建模型；对于基于 PyTorch 的实现，则可以使用 PyTorch 提供的模型构建工具。

5. 模型训练：将预处理后的数据输入到 STGCN 模型中进行训练。根据论文中的训练策略，选择合适的损失函数和优化器，并进行迭代训练。

6. 模型评估：使用测试集对训练完成的模型进行评估，计算模型在预测任务上的性能指标，如准确率、均方根误差等。

7. 结果分析和可视化：根据需要，对模型的预测结果进行分析和可视化展示。使用 Matplotlib 等库可以帮助我们进行数据可视化。