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在github上面#xff0c;有一个requirements.txt文件#xff0c;该文件说明了项目要求的python解释器的模块。 - 此外#xff0c;还有一个README.md文件#xff0c;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、PyTorc…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。
conda create -n How-To-Backdoor-Federated-Learning解释器名字 python3.7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
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。
