DataWhale组队学习--1.0-本地阅读和代码运行环境配置_国内上colab

参考说明

datawhale 组队学习内容；知乎文章(后有连接)

环境配置

下载本项目所有文件

目的是下载本地文件：方法可二选一

点击本网页右上角的Github标识，进入github页面，找到下载/clone链接：

• 选项1: 直接点击Download ZIP即可下载全部内容
• 选项2: 以Mac电脑为例，在Terminal中clone代码库

git clone https://github.com/datawhalechina/learn-nlp-with-transformers.git
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配置本项目本地运行环境

本地pycharm打开项目文件夹（win10系统）

1. 打开pycharm, 找到设置和我们的目标文件夹（用于设置环境的哪个文件夹）

2. 找到添加文件夹的地方

3. 根据自己的需要进行创建（原环境创建；另外新环境创建）
我们可以通过在 conda 环境下创建我们的环境，这样的话环境安装库就很方便：

本地vscode打开项目文件夹

建议通过vscode软件打开本项目文件夹，vscode可以直接预览Markdown格式的文档，入下图最右边所示：

本地环境配置（以Mac为例）

1. 在vscode中新建一个Terminal，用于安装一个新的python环境和相应的python依赖包：

2. 在Terminal中通过virtualenv软件安装python环境到venv文件夹下：

virtualenv -p python3 venv
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3. 激活python环境：

source activate venv/bin/activate
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4. 激活python环境后的Terminal最左边会显示(venv)，可以使用which python命令来查看当前Terminal窗口中所使用的python软件所在的位置，确保python处于your_path/learn-nlp-with-transformers/venv/bin/python位置。最后，安装依赖包：

pip install -r requirements.txt
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5. 项目中的以.md结尾的文件都是Markdown格式，可以直接vscode阅读，编程环节涉及的.ipynb文件为jupyter notebook格式，vscode可以直接打开和运行这些文件，使用jupyter notebook打开这些文件：

6. 鼠标放置在代码框上，左边会有一个▶️符号，点击即可运行，运行时会提示选择运行使用的python，请选择步骤4which python所指向的python路径。

7. 如果提示部分python包不存在（比如transformers），在Terminal终端通过pip install transformers即可。

上传到google colab打开（国内上colab）

因为colab是国外的资源，这里我们可以参考一下：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/54389036

本教程也可以在google colab打开，可以使用其免费的cpu和gpu资源，自己直接将代码库中ipynb结尾的文件上传到google drive中，然后双击打开即可。如果需要下载大文件，可以挂载google drive，免费15G，更大的文件得自己升级了。