github网页上可获取的信息
- 在github上面,有一个requirements.txt文件,该文件说明了项目要求的python解释器的模块。
- 此外,还有一个README.md文件,用来说明项目的运行环境以及其他的信息。例如python解释器的版本是3.7、PyTorch版本是1.0、数据集的网址等等。
- 可以在命令行或者在pycharm的终端上输入:
python training.py --params utils/params.yaml
。它以utils目录中params.yaml文件的数据作为参数,执行了名为 training.py 的Python脚本。 - 点击Code ,再点击Download ZIP 下载项目代码。
创建虚拟环境
- 第一步:打开Anaconda Prompt或者cmd命令行。
- 第二步:根据项目要求,创建python解释器。
python
conda create -n How-To-Backdoor-Federated-Learning(解释器名字) python==3.7(要求的版本)
- 第三步:输入conda env list ,查看创建python解释器。
- 第四步:进入项目的解压目录中,输入cmd 。
- 第五步:输入conda activate How-To-Backdoor-Federated-Learning(解释器名字) ,激活python解释器
- 第六步:为了更快下载安装包,输入下面命令,设置 pip 的源。注意,只用设置一次,以后不用重复设置
python
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com
- 第七步:输入pip install -r requirements.txt命令 ,自动配置项目所需的python解释器的包。
- 第八步:打开PyCharm,选择项目所在的文件。点击左上角,再点击文件,最后点击设置
- 第九步:点击项目,再点击python解释器,最后点击添加解释器。