如何找感兴趣的项目？
使用github或papers with code搜索关键词"deep learning"等，最受欢迎的是stars数最多的
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是否清晰地描述了项目目标、使用的技术、安装步骤和运行方法
是否包含依赖项、所需数据集和训练模型等信息
1、准备环境
如果是租用gpu服务器，可以直接选好拥有对应环境的服务器，就不用再新建虚拟环境占用空间了（服务器ssh登录vscode时，如果连接不上，可能是因为配置文件里已经有了相同服务器的记录，要把它注释掉，再连接）
（1）克隆项目到本地
终端输入：git clone 项目url（克隆到当前文件夹下）
或者下载zip解压缩，再用vscode打开
推荐使用git clone，下载的是完整的仓库，可以自动检查更新和完整性（如部分文件已经下载，重新克隆时会判断是否需要更新这些文件），而zip只是一个静态文件包
（2）创建并激活环境
conda create -n unet python=3.9
conda activate unet
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia（pytorch官网找到对应的torch版本的下载命令，服务器拥有的cuda是12.2，所以下载命令使用的版本不能超过12.2）
（3）安装依赖项
requirments.txt或environment.yml
pip install -r requirments.txt （-r表示read，读取文件）
使用envirment.yml时，
在上一步创建环境的时候这样写conda env create -n myenv --file environment.yml
如果没有依赖文件，就自己去要运行的文件（dataset.py，main.py）里找需要什么依赖，再一个个安装，或者根据它的报错提示来补充安装
2、准备数据
下载数据集到指定文件夹
检查数据集格式，是否需要预处理或格式转换
3、配置和运行项目
（1）仔细阅读配置说明，修改配置文件（config.json或.yaml）
（2）运行项目
比如：pythonn train.py（运行脚本）
可能会报错，需要解决潜在问题
比如这个例子，我们需要把dataset.py里的数据集路径更改成自己的（注意可能有多次出现哦，就要改动很多处）
然后是输入命令python main.py，--action这些是参数，在main.py里可以看到；注意如果不指定--dataset，就会使用default数据集，这里default是liver数据集，如果liver数据集不存在，就会出现ZeroDivisionError: division by zero这样的错误。所以必须指定好数据集。
还要注意此时要进入mian.py所在的目录下，才能找到并执行这个文件
4、检查输出并评估
查看输出（训练日志、生成的模型或可视化结果）
进行评估（有的项目会提供评估脚本或方法）
比较结果（和文档中的参考结果作比较，看是否一致）