在Windows 10环境下使用PyCharm尝试复现2S-AGCN论文代码时，遇到训练过程中的错误。问题源于`num_worker`参数设置，默认值32导致了OSError。解决方法是在`main.py`的`get_parser()`函数中修改`num_worker`的默认值，避免使用多进程数据加载。将`num_worker`设为0或1可以解决问题，但可能影响训练速度。适当调整`num_worker`值以平衡CPU内存消耗和训练速度，通常建议初始值设为CPU核心数。
在win10上用pycharm复现2s-AGCN论文程序，在环境和文件路径都调通之后
在终端里输入 python main.py --config ./config/nturgbd-cross-view/train_joint.yaml
出现了下面的这样一个报错
[ Tue Apr 12 18:18:56 2022 ] Parameters:
{
'work_dir': './work_dir/ntu/xview/agcn_joint', 'model_saved_name': './runs/ntu_cv_agcn_joint', 'config': './config/nturgbd-cross-view/train_joint.yaml', 'phase': 'train', 'sa
ve_score': False, 'seed': 1, 'log_interval': 100, 'save_interval': 2, 'eval_interval': 5, 'print_log': True, 'show_topk': [1, 5], 'feeder': 'feeders.feeder.Feeder', 'num_worke
r': 32, 'train_feeder_args': {'data_path': './data/ntu/xview/train_data_joint.npy', 'label_path': './data/ntu/xview/train_label.pkl', 'debug': False, 'random_choose': False, '
random_shift': False, 'random_move': False, 'window_size': -1, 'normalization': False}, 'test_feeder_args': {'data_path'
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2012
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