PYSKL 项目常见问题解决方案

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目名称: PYSKL
项目简介: PYSKL 是一个专注于基于骨骼数据的动作识别工具箱，使用 PyTorch 框架。该项目支持多种算法用于骨骼动作识别，并且基于开源项目 MMAction2 构建。
主要编程语言: Python

2. 新手使用项目时的注意事项及解决方案

问题1: 环境配置错误

问题描述: 新手在配置环境时可能会遇到 conda 版本过低或依赖包安装失败的问题。

解决方案:

1. 更新 Conda: 确保你的 conda 版本是最新的。可以使用以下命令更新 conda:

   conda update conda
   

2. 创建并激活环境: 使用项目提供的 pyskl.yaml 文件创建环境，并激活该环境:

   conda env create -f pyskl.yaml
   conda activate pyskl
   

3. 安装依赖包: 激活环境后，使用 pip 安装项目依赖:

   pip install -e .
   

问题2: 数据准备不完整

问题描述: 新手在准备数据时可能会忽略某些必要的步骤，导致数据集无法正确加载。

解决方案:

1. 下载数据集: 确保你已经下载了项目支持的所有数据集，例如 NTURGB+D 和 Kinetics 400。
2. 检查数据路径: 确认数据集的路径在配置文件中正确设置。通常，数据集路径需要在 pyskl.yaml 或相关配置文件中指定。
3. 生成骨骼数据: 如果项目提供了骨骼数据生成脚本，确保你已经运行该脚本生成必要的骨骼数据。

问题3: 模型训练或测试时出现错误

问题描述: 新手在训练或测试模型时可能会遇到各种错误，如模型加载失败、训练中断等。

解决方案:

1. 检查模型配置: 确保你使用的模型配置文件（如 pyskl.yaml）与你要训练或测试的模型一致。
2. 查看日志文件: 如果训练或测试过程中出现错误，查看日志文件以获取详细的错误信息。日志文件通常位于项目的 logs 目录下。
3. 参考文档和示例: 项目通常会提供示例脚本和详细的文档。参考这些资源可以帮助你解决常见问题。例如，项目提供了 demo.md 文件，其中包含了实时手势识别的示例。

通过以上步骤，新手可以更好地理解和使用 PYSKL 项目，避免常见的配置和使用问题。