How to clone a project from GitHub to local directory-Toy模板网

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Because I always forget things, and for the conveniene of 归类整理博客，记录一次从github上clone项目的经历。

要克隆的项目是ACL 2020的一篇论文，题目是Rank-Emotion-cause.首先看一下它的readme.md

Step 1

How to clone a project from GitHub to local directory,github

第一步就是从github上下载代码库。

搜索了这样一个博客

如何在GitHub上克隆项目(超详细的图文并解)_github clone_齐天大圣_DS的博客-CSDN博客

发现自己已经安装git了，就不多说了。

下载下来后，是一个文件夹。它的目录结构如下所示：

卷 Windows 的文件夹 PATH 列表
卷序列号为 D6F1-CC07
C:. # 项目的根目录
│
│ environment.yml
│ LICENSE
│ output.txt
│ README.md
│
├─data
│ │ sentimental_clauses.pkl
│ │
│ ├─split10
│ │ fold10_test.json
│ │ fold10_train.json
│ │ fold1_test.json
│ │ fold1_train.json
│ │ fold2_test.json
│ │ fold2_train.json
│ │ fold3_test.json
│ │ fold3_train.json
│ │ fold4_test.json
│ │ fold4_train.json
│ │ fold5_test.json
│ │ fold5_train.json
│ │ fold6_test.json
│ │ fold6_train.json
│ │ fold7_test.json
│ │ fold7_train.json
│ │ fold8_test.json
│ │ fold8_train.json
│ │ fold9_test.json
│ │ fold9_train.json
│ │
│ └─split20
│ fold10_test.json
│ fold10_train.json
│ fold10_valid.json
│ fold11_test.json
│ fold11_train.json
│ fold11_valid.json
│ fold12_test.json
│ fold12_train.json
│ fold12_valid.json
│ fold13_test.json
│ fold13_train.json
│ fold13_valid.json
│ fold14_test.json
│ fold14_train.json
│ fold14_valid.json
│ fold15_test.json
│ fold15_train.json
│ fold15_valid.json
│ fold16_test.json
│ fold16_train.json
│ fold16_valid.json
│ fold17_test.json
│ fold17_train.json
│ fold17_valid.json
│ fold18_test.json
│ fold18_train.json
│ fold18_valid.json
│ fold19_test.json
│ fold19_train.json
│ fold19_valid.json
│ fold1_test.json
│ fold1_train.json
│ fold1_valid.json
│ fold20_test.json
│ fold20_train.json
│ fold20_valid.json
│ fold2_test.json
│ fold2_train.json
│ fold2_valid.json
│ fold3_test.json
│ fold3_train.json
│ fold3_valid.json
│ fold4_test.json
│ fold4_train.json
│ fold4_valid.json
│ fold5_test.json
│ fold5_train.json
│ fold5_valid.json
│ fold6_test.json
│ fold6_train.json
│ fold6_valid.json
│ fold7_test.json
│ fold7_train.json
│ fold7_valid.json
│ fold8_test.json
│ fold8_train.json
│ fold8_valid.json
│ fold9_test.json
│ fold9_train.json
│ fold9_valid.json
│
└─src
│ config.py
│ data_loader.py
│ main.py
│
├─bert-base-chinese
│ config.json
│ pytorch_model.bin
│ vocab.txt
│
├─networks
│ gnn_layer.py
│ gnn_structured_layer.py
│ rank_cp.py
│
└─utils
utils.py

其中各个文件及文件夹的含义如下

C:. - 这是你的项目的根目录。
environment.yml - 这是一个YAML文件，通常用于定义Python项目的虚拟环境，包括所需的库和版本。
LICENSE - 这是一个许可证文件，说明该项目的许可条款。
output.txt - 这可能是一个输出文件，用于存储程序的运行结果或其他信息。
README.md - 这是一个Markdown文件，通常用于提供项目的简介、安装说明、使用方法等。
data - 这个文件夹包含项目的数据集。
- sentimental_clauses.pkl - 这可能是一个与情感分析相关的pickle文件，包含预处理的数据。
- split10 - 这个子文件夹包含10折交叉验证的数据划分。
  - fold1_train.json, fold1_test.json ... - 这些是每个折的训练和测试数据。
- split20 - 这个子文件夹包含20次随机采样的数据划分，用于训练、验证和测试。
  - fold1_train.json, fold1_valid.json, fold1_test.json ... - 这些是每个折的训练、验证和测试数据。
src - 这个文件夹包含项目的源代码。
- config.py - 配置文件，可能包含模型的超参数或其他设置。
- data_loader.py - 数据加载器，用于加载和处理数据。
- main.py - 主程序入口点。
- bert-base-chinese - 这个子文件夹包含预训练的BERT模型（基础版，中文）。
  - config.json, pytorch_model.bin, vocab.txt - 这些是BERT模型的配置文件、权重和词汇表。
- networks - 这个子文件夹包含与神经网络结构相关的代码。
  - gnn_layer.py, gnn_structured_layer.py, rank_cp.py - 这些可能是定义图神经网络层和其他网络结构的文件。
- utils - 这个子文件夹包含实用函数和工具。
  - utils.py - 包含各种实用函数的Python文件