重要的事情说三遍：一定要记得在服务器上先联网，否则会出现一些稀奇古怪的错误。呜呜呜
github中下载代码，我的环境是python3.7 torch-gpu为1.7.1（这两个是单独安装的，python环境使用anconda进行创建，torch的安装上一篇文章中有写），根据GitHub中的requirements.txt文件使用命令进行安装程序运行需要的包
命令：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
-i后面是为了是安装包更快的下载完成，使用清华镜像。
也可以直接 pip install -r requirements.txt
train：
在训练之前，需要修改配置文件config.yaml中files_a的内容，代表训练数据的路径。
然后运行python train.py（首次运行一定要记得联网）因为他会自动下载inceptionresnetv2.pth文件，不联网会出现 ******'\xef'的错误（如图）。困惑了我一天，还是学长帮我解决的，可能原因在于首次运行（由于没有连接网络）下载去文件出现错误。所以一定要联网在运行。
学到的小技巧：
- conda env list 查看创建的python环境
- conda activate 环境名：激活python环境
- 在服务器上进行运行时，当服务器有两个gpu，如果有一个人在服务器上跑代码，如果什么都不做的话，便不能在运行一个网络。出现如图所示的情况
解决方式：使用命令CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py，就可以在上面的基础上，在跑一个网络：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py- 在后台进行训练：
- 使用命令：nohup python train.py & 可以将训练放在后台，不影响后续的操作。（因为训练很占时间）
- 使用cat nohup.out命令可以查看nohup.out文件中的内容，里面的内容是保存的训练的数据。
暂停正在服务器中运行的程序：
使用nvidia-smi命令查看信息
根据pid杀死想要关闭的进程，使用命令kill 进程id
今天就收获这么多，记录一下，省的自己忘记。