第一步：检查路径 

常见的问题：   ./ 和 ../ 搞错了。一个点表示是在当前目录下，两个点表示是回到上级目录。如果输入的路径地址是错的，那肯定是运行不起来的。不过这种通常会有明显的报错提示。 

第二步. 缩小你的数据集

当代码运行不起来/很久不出结果/也不报错也没结果的时候，我们必须搞清楚他是正在算；还是他已经歇菜了，但是因为种种玄学原因没报错。在图像领域，我们的数据集通常都是几万几十万张图片用于训练，处理起来本来就很耗费时间。所以，如果你想知道自己的这个project到底能不能正确开始干活时，你可以尝试缩小你的数据集。比如原本有20,000张数据，那你先挑200张（注意一定要大于你的一个batch size），简单跑一下。通常情况下，再怎么复杂的模型，你数据量少了，速度必然会提升。

eg：我之前计算FID的时候遇到过这种情况：

只显示加载成功，但是死活不出最后的FID结果，我无法确定到底是他还在算还是出问题了（我内心：大哥如果出问题了为什么不报错呢？！！！！）

按照这一步的做法，缩小数据集后，发现他还是这样：

但是此时 可以排除 "数据量太大，他正在算" 这个原因了 

第三步：检查你的环境

这个第三步仅限于你之前跑步骤一二的时候没有报错，如果他报错了，那毫无疑问是去看报了什么错然后解决！！我在这里的解决方式是：回到原github项目中，查看作者列出的各种依赖项及版本

查看版本是否符合要求，你的包有没有都装好。一般来说，若果还是没问题的话，可能就要从代码上找原因了

总之，找问题必须要耐心，要坐下来一点点找。如果运行不起来肯定是哪里有问题了，但找到的一瞬间会很开心。