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安装

项目面向 Python 3.12 或更高版本，源码位于 src/imu_activity_pipeline/。 建议采用可编辑安装，使仓库根目录入口、实验脚本、Notebook 与直接 Python 导入 都解析到同一个软件包。

要求

  • Python ≥ 3.12
  • Conda，或 Python venv + pip
  • Git
  • 正常模型训练需要支持 CUDA 的环境
  • 仅在构建 Android 应用时需要 JDK 17 + Android SDK

Note

公开冒烟测试刻意设计为可在 CPU 上安全运行，并且只使用很小的临时文件。 完整训练需要文档所述数据；推理会按数据与模型资产 中的说明下载缺失公开权重。

Conda

git clone https://github.com/rudykon/Wearable-IMU-Activity-Segmentation-Pipeline.git
cd Wearable-IMU-Activity-Segmentation-Pipeline

conda env create -f environment.yml
conda activate imu-activity-pipeline
python -m pip install -e .

该环境固定了仓库使用的数值计算与机器学习软件栈，其中包括 PyTorch 2.5.1。

pip

python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install -e .

py -3.12 -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install -e .

如需针对特定 CUDA 版本安装 PyTorch，请使用 PyTorch 官方安装器选择适配主机驱动的 wheel，然后安装项目的其余依赖。pip 依赖使用与 Hugging Face ZeroGPU 兼容的 PyTorch 2.8.0；复现用 Conda 环境仍保留原始 PyTorch 2.5.1 研究软件栈。

验证

python -c "import imu_activity_pipeline; print(imu_activity_pipeline.__version__)"
python tests/smoke_test.py

预期软件包版本：

0.1.0

冒烟测试检查：

  1. 软件包导入与规范路径；
  2. 一个极小的临时制表符分隔信号流；
  3. 标注解析；
  4. 预测工作簿写入。

预览

文档依赖与研究环境相互隔离：

python -m pip install -r requirements-docs.txt
mkdocs serve

打开 http://127.0.0.1:8000/。严格生产构建命令为：

mkdocs build --strict

故障排查

无法导入软件包

在仓库根目录运行 python -m pip install -e .，并确认当前解释器与 python -m pip --version 显示的解释器一致。

PyTorch 无法识别 GPU

分别检查驱动与已安装的 PyTorch wheel。项目要求固定了框架版本， 但 CUDA wheel 的选择取决于主机环境。

冒烟测试通过，但推理无法启动

这通常表示代码安装正常，但缺少本地信号文件，或公开模型下载失败。 请继续查看快速开始和资产映射。