目录1.论文&代码源2.配置环境2.1硬件环境2.2软件配置3.运行代码3.1关于CASIA-B数据集3.2pretreatment.py3.2.1log2str函数3.2.2log_print函数3.2.3cut_img函数3.2.4cut_pickle函数3.2.5图像预处理完整代码3.3config.py3.4train.py运行结果3.5test.py3.5.1概念补充：probeset与galleryset3.5.2运行结果4.算法核心代码4.1gaitset.py☆4.2model.py4.3triplet.py5.（原作）运行结果附录关于GaitSet核心算法，建议直接跳到“4.

跑通GaitSet（跑不通你来揍我）一、下载GaitSet二、安装环境（pytorch）三、踩坑3.1config.py配置3.2pretreatment.py配置(预处理数据集，使得图片格式可以投入网络训练:64×64且裁剪过)3.3train.py的踩坑3.4 test.py的踩坑3.5另外的踩坑 尾声： 一、下载GaitSet注意！'''Gaitset是具有泛化能力的,这一点和图像分类网络完全不一样，Gaitset不是学训练集中人的步态特征，而是学习提取步态特征的能力，也就是如何在一堆人里（数据库里）找到与探针最相近的那个数据。所以正在使用的时候，数据库是随时可以改变且不需要再次训练的。