深度学习复现Github项目代码流程详细过程_github deep learning template code

背景要求：

    已安装好anaconda及pycharm，这两个的安装可从网上学习安装，教程很多。

第一步，在Github上下载项目代码

因为第一次运行代码，找一些比较多运行成功的例子来练习，这次我找的是Github上的pix2pixGAN项目的源码，具体路径如下：
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
在下载之前大致阅读README文件，了解需要运行环境及运行步骤，没太大问题就直接下载到自己电脑后进行解压

第二步，配置运行环境

1、了解项目代码的环境要求,配置环境

找到下载后的代码中环境配置文件：

2、在已经安装好的anaconda的命令窗口进行环境配置

在这里要注意不能路径问题，cd+。。。。目的就是能够进行这个路径找到环境配置的文件进行运行，配置完成后可以通过以下代码来查看

conda info --envs

可以看出环境以及配置成功

上述是文件原本就配带的安装文件，要是有些安装文件里并没有虚拟环境的搭建，也可以通过以下方式来搭建：

首先在命令参考上输入下述代码：

conda create -n you_documentname python=3

后面的you_documentname该换为你自己想设置的命名

接下来就要激活配置的环境：

conda activate you_documentname

3、下载数据集

本次运行使用的是pip2pipGAN数据集中facades为例，下面是数据加载网址：http://efrosgans.eecs.berkeley.edu/pix2pix/datasets/

点击链接，对相关数据进行下载，要注意下载的路径要运行代码的运行的位置要一致，项目中要求facades下载到datasets里

4、训练结果展示

项目中结果展示是通过网站的页面进行展示的，直接在终端运行下面代码：

python -m visdom.server

下载可能需要一定的时间，耐心等待。在运行这个visdom代码时运行成功，但是进入网址时一直显示加载不出来，在此我查找了网上相关解决方法：
第一步，解决方法，关闭命令窗口后重新进入，重复一遍前面进入环境的操作，然后在anaconda中输入pip uninstall visdom，回车，然后选择y，再输入pip install visdom就可以了，最后输入python -m visdom.server，即可解决问题，
第二步，如果改方法还没有解决可能是电脑网站的约束，可以查看这个网址来调整：
[https://blog.csdn.net/qq_41999455/article/details/86630916]()
通过上述，最终页面显示如下：

第三步，训练模型

在训练模型的时候，我们除了运行代码，还想了解代码的具体细节及修改代码，这时候我们就采用python的编辑器pychram进行运行下载后的代码

第一步利用pycharm打开项目代码，要是不会，就直接将代码拖到pycharm后直接打开

第二步，在pycharm的setting上配置conda的python的编辑器

这个主要是通过上述给配置的环境，找到对应的目录，加载python.exe文件后即可完成环境配置（这里不会的话可以网上查找，一步一步进行配置）
可以通过下面解决找不到conda配置环境的问题：https://blog.csdn.net/weixin_63350378/article/details/128749544

配置完成后直接在pycharm上的终端运行代码即可。
大致的项目复现流程基本完成，但由于本人电脑没有GPU来运行代码，此次的代码最终没有真正跑出来，后面继续进行学习