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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） python==3.7（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。