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在github上下载并运行一个深度学习项目

4.下载数据集:wget可以直接用,bash是基于linux的指令,可以用everything搜索.sh文件,txt打开,搜索url并且下载自己需要的文件,解压后放在url下面的target指定文件夹。5.查看和修改代码:把项目文件夹拖到pycharm图标上,打开项目,点击设置找到python解释器,选择现有解释器,选择刚刚创建的环境,就可以在主区域查看代码,在terminal(终端)运行指令了。

#github#学习
在github上下载并运行一个深度学习项目

4.下载数据集:wget可以直接用,bash是基于linux的指令,可以用everything搜索.sh文件,txt打开,搜索url并且下载自己需要的文件,解压后放在url下面的target指定文件夹。5.查看和修改代码:把项目文件夹拖到pycharm图标上,打开项目,点击设置找到python解释器,选择现有解释器,选择刚刚创建的环境,就可以在主区域查看代码,在terminal(终端)运行指令了。

#github#学习
linux下修改完配置文件如何保存

2.同时按下shift和: 冒号组合键进入命令行。1.编辑完成后按ESC退出编辑模式。

#linux#学习
conda虚拟环境进入与使用

必须指定python的版本。或直接删除虚拟环境的文件夹。2.查看创建的虚拟环境。

#学习
OpenKE复现与使用(一)配置环境与复现TransE、ComplEx

0.注意点:(1)一定要配置双环境,虚拟环境不能用GPU训练。(2)Windows系统openke可以运行,但是很难调,远没有直接配置一个双环境来的简单(3)参考链接里没有创建虚拟环境,但是我感觉还是创建一个虚拟环境,把项目分开比较好(4)openke的github里有快速开始文档,里面的第三条指令只是在做准备工作,第一次运行一遍就行了,第四条指令是把exampl

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#nlp#知识图谱
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