MISA源码github链接：click here
IDE: Pycharm专业版2022.2.2 python3.8
一、创建虚拟环境：
- 尝试
源码中给了environment.yml,可以用以下命令创建，但可能是由于某些库的版本问题，尝试失败。
conda env create -f environment.yml
- 执行
最终选择新建一个虚拟环境，命名为MISA ，再依次导入相关包。
##创建虚拟环境MISA，指定Python版本为3.8
conda create -n MISA python=3.8
##激活虚拟环境
conda activate MISA
在创建的虚拟环境下安装Pytorch及对应的CUDA：见另一篇博客
pip list 查看虚拟环境下的安装的库的版本：
Pytorch、cuda版本:
将源码在Pycharm中打开：
二、下载数据集：
github的源码解读中给出：
Data Download
Install CMU Multimodal SDK. Ensure, you can perform from mmsdk import mmdatasdk.
Option 1: Download pre-computed splits and place the contents inside datasets folder.
Option 2: Re-create splits by downloading data from MMSDK. For this, simply run the code as detailed next.
安装CMU多模态SDK。确保您可以执行from mmsdk import mmdatasdk。
选项1：下载预先计算的数据集拆分，并将内容放置在数据集文件夹中。
选项2：通过从MMSDK下载数据重新创建数据集拆分。为此，请按照下面详细说明的代码运行。
1.下载安装CMU Multimodal SDK 并在Windows环境下进行配置：
1.1.下载
原链接已经失效，找到了新的：click here
下载并解压缩，记住存放的路径！
1.2.anaconda环境配置（Windows系统下）
官方github的readme中写了需要配置环境，但该命令是基于linux系统，windows系统需要按照以下步骤设置。
- 步骤1：在anaconda的虚拟环境
路径下的Lib\site-packages，创建一个文本文档，命名为’mypkpath‘，在该文档中添加上一步的SDK路径，保存之后将文件后缀改为“pth”。
- 步骤2：用下面的命令安装mmsdk的依赖包：
pip install h5py validators tqdm numpy argparse requests
- 步骤3：因为win10和Linux的文件路径分隔符不同，所以这里要修改mmsdk里的文件：
修改文件1：路径如下
..\CMU-MultimodalSDK-main\mmsdk\mmdatasdk\computational_sequence\download_ops.py
在文档最后修改为：(read和URL中间加一个’_')
修改文件2：和上一个文件同级的不同文件：computational_sequence.py
..\CMU-MultimodalSDK-main\mmsdk\mmdatasdk\computational_sequence\computational_sequence.py
文档第68行左右，把分隔符从’os.sep’改为’/'：
步骤4：启动conda的虚拟环境，导入mmsdk包验证是否安装成功，没报错就安装成功
from mmsdk import mmdatasdk as md
create_dataset.py文件 导入mmsdk语句没有报错！
2.下载预先计算的数据集拆分
接下来有两种选择：选项1和选项2。这里使用选项1——直接下载预先计算的数据集拆分，并将内容放置在数据集文件夹中。
下载链接：click here
有两个数据集：MOSEI和MOSI
选项2：直接运行代码，会下载csd文件到数据集文件夹下，再进行计算，生成选项1中的数据集拆分，因此选项1比较容易。
放置到项目中路径如下：
3.下载glove file
下载链接：click here
并将config.py里的word_emb_path改为上诉路径：
三、运行
做完上述工作后，检查src文件的所有.py文件，看画波浪线标红的模块导入语句，哪里标红，就下载相应的库，在cmd中切换到虚拟环境pip安装，记忆里几个比较重要的库：transformers、h5py、numpy、validators、scipy、scikit-learn、tqdm等。
运行train.py文件
此项目在windows系统和Linux系统分别进行了配置！
过程中遇到了几个问题：
1.在Linux系统的大服务器上配置CMU Multimodal SDK，直接把该文件夹下的mmsdk文件夹放到src文件夹下，就能确保from mmsdk import …语句不出错。
- 报错：RuntimeError: ‘lengths’ argument should be a 1D CPU int64 tensor, but got 1D cuda:0 Long tensor
解决办法：在torch\nn\utils\rnn.py 第244行附近修改：
data, batch_sizes = \
_VF._pack_padded_sequence(input, lengths, batch_first)
改成
data, batch_sizes = \
_VF._pack_padded_sequence(input, lengths.cpu(), batch_first)
- solver.py文件中torch.save 保存模型到checkpoint文件夹，在Linux系统可以正常运行，生成如下文件：
在Windows系统会报错，{self.train_config.name}识别不了，无法生成对应的文件，并保存到checkpoints文件夹下，最后只能把{self.train_config.name}去掉，才能正常运行：
