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

"python main.py recognition -c config/st_gcn/kinetics-skeleton/test.yaml" 是一个用于运行st-gcn库中提供的动作识别模型的命令行指令。

在st-gcn库中，通过运行这个命令，可以使用已经配置好的参数和模型来进行动作识别。具体而言，"-c config/st_gcn/kinetics-skeleton/test.yaml" 选项指定了一个配置文件的路径，该配置文件包含了需要用到的参数和模型的路径等信息。运行命令后，st-gcn库将读取配置文件中的内容，并根据相应的参数和模型，对输入的动作数据进行识别。

这个命令中的 "recognition" 表示进行动作识别任务。st-gcn库是一个使用图卷积网络进行动作识别的库，该命令的作用是运行库中提供的动作识别模型对输入的动作数据进行分类预测。通过该命令，可以将输入的动作数据进行特征提取和分类，以实现动作识别的功能。

总结而言，"python main.py recognition -c config/st_gcn/kinetics-skeleton/test.yaml" 这个命令的作用是使用st-gcn库中提供的动作识别模型，根据给定的配置文件进行动作识别任务。

相关问题

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。

oad 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

这个错误是由于`running_mean`的维度不匹配导致的。根据错误信息，`running_mean`应该包含60个元素，但实际上只有54个元素。

这个错误通常是由于使用了错误的模型权重文件或者数据集文件导致的。请确保模型权重文件和数据集文件的版本匹配，并且没有被修改或损坏。

如果确认模型权重文件和数据集文件正确无误，可能是模型定义或数据处理中的错误导致的。建议检查相关代码，确保输入数据的维度和模型定义相匹配。

如果还不能解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便更好地帮助你解决问题。