1、st-gcn执行命令
进入存储代码的目录，激活pytorch环境，之后运行命令
python main.py demo --openpose openpose\bin\OpenPoseDemo.exe --video ta_chi.mp4 --device 0
训练代码
python main.py recognition -c config/st_gcn/kinetics-skeleton/train.yaml [--work_dir train_models
训练时出现错误，overflow 错和run out of input错误，由此查询了pickle.dump（）方法。
参考帖子https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/82967813
序列化是把对象转换为字节序列的过程，反序列化是把字节恢复为对象的过程。在代码运行时，我们可以看到很多对象，可能为一个或一类，在这些数据中，有些信息我们想让它持久保存起来，就需要通过数据写入之后序列化，把内存里的这些对象转化成字节描述变成文件保存在本地。
python中使用pickle模块实现序列化和反序列化。
pickle.dump(obj,file,[,protocol])，将对象obj保存到file中，参数protocol是序列化模式，默认为0（1是老湿二进制协议，2是新式二进制模式）。file表示要保存到的类文件对象，file必须有write()的接口，file可以是一个以“w“打开的文件或者是一个stringio对象，也可以是任何可以实现write（）接口的对象。
pickle.load(file)从文件中读取，并反序列化。也就是将文件中的数据解析为一个python对象，file中有read（）接口和readline()接口。
2、推荐的st-gcn理解的博客
https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/
https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label4_0
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