paper地址Uninformed Students: Student-Teacher Anomaly Detection with Discriminative Latent Embeddings
代码地址
GitHub - denguir/student-teacher-anomaly-detection: Student–Teacher Anomaly Detection with Discriminative Latent Embeddingsg
想复现一下这个论文中的实验，然后看到了现成的代码，但是在运行代码的过程中还是出现了一些问题，写个简单的日志记录一下，也能帮助像我一样的小白避坑。
0.阅读readme文件，按照文件指引运行项目。在pycharm中的terminal中运行命令。
- 执行./mvtec_dataset.sh文件
刚开始运行不了sh文件，后来改了一下设置，(这个git是之前下的,没下过的可以先下好这个)就可以运行了.
在执行 mvtec_dataset.sh文件的时候
在Downloading MVTec dataset...时
遇到./mvtec_dataset.sh: line 40: wget: command not found的问题
原因没有安装wget命令
解决方式；手动下载MVTec dataset放到data文件下面（后来又自己安装上wget命令）
2.执行teacher_training.py时报错
raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA '
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.
尝试在 CUDA设备上反序列化对象时，但是torch.cuda.is_available() is False， 如果您在仅 CPU 的机器上运行，请使用带有 map_location=torch.device('cpu') 的 torch.load 将您的存储映射到 CPU。
解决方式，找到运行中使用到的utils.py文件的torch.load函数加入map_location=torch.device('cpu')参数。
原因应该是我的电脑上没有独显。（说起来这台电脑也够老的，早晚给他换咯）
3.开始训练teacher时发现没有csv文件，之后发现在第一步执行./mvtec_dataset.sh文件时
python3 mvtec_dataset.py $DATASET这句命令没有执行。
解决方法 改为python mvtec_dataset.py $DATASET
Data子目录中每个文件下都有了csv文件但是继续运行提示img下没有img.csv
猜想程序将csv放错了位置
将carpet.csv文件复制一份命名为img.csv放入carpet/img/中
显示 No such file or directory: '../data/carpet/img\\img\\train_good_080.png'
有两层img路径，猜测是程序逻辑出了问题：
File "G:\1python\myproject\download\student-teacher-anomaly-detection-master\src\AnomalyDataset.py", line 31, in __init__
self.frame_list = self._get_dataset(self.csv_file, constraint)
File "G:\1python\myproject\download\student-teacher-anomaly-detection-master\src\resnet18_training.py", line 55, in train
dataset = AnomalyDataset(root_dir=f'../data/{args.dataset}/img',
这两个地方加了两层img，去掉下面一层进行尝试
尝试运行resnet18_training.py成功
打开teacher_training.py找到和resnet18_training.py类似的Load training data的地方
发现dataset = AnomalyDataset(root_dir=f'../data/{args.dataset}',这里并没有带/img，判断应该是resnet18_training.py中多加的/img，去掉就可以正常运行了。