复现论文DRL代码程序
复现论文第一步（以DRL为例），download 代码 and then 创建环境。
1）git clone GitHub - foolwood/DRL: [arXiv22] Disentangled Representation Learning for Text-Video Retrieval姑且称之为克隆法，但是习惯于直接下载：
然后在pycharm中打开就是Files→Setting→project structure： Add Content Root选择下载好的代码位置就好，就可以看到代码啦~
2）pycharm 创建环境步骤：
cd DRL conda create -n drl python=3.9 这时环境就创建好啦pycharm interpreter就可以选择conda下的：
conda activate drl 激活环境进入drl
配置环境时可能存在一些问题，比如说create 环境后，conda activate无效
解决方法是：source activate
source deactivate
安装一些列的包：
pip install -r requirements.txt -i Simple Index pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
第二步加载模型数据集（就复制粘贴就好）：
第三步是GitHub中写的Fine-tuning code
运行中遇到的问题有：
在网上查到的是说gpu使用的问题：可以通过命令 “nvidia-smi”查看gpu使用情况看看空出来的是几号，就把
等号后面改成空闲的区。改完后又有这个错误，呜呜呜，然后发现一篇宝藏
pytorch 使用指定的GPU RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal_城俊BLOG的博客-CSDN博客解释很多这个原因，对于DRL的代码而言，应用了四块gpu（0，1，2，3）其中--nproc_per_node=4指定了该节点启动三个进程，所以在改指定的gpu之后还要把对应的进程数改掉就可以了！
还遇到了cd进不去带空格文件夹的情况，然后发现cd file\ hhh就可以了，就是要在文件名中的空格前加入“\”符号，告知并非其他操作就可以进去了
Finetuning Code中写道
有的时候Debug可能会出现一些问题比如说参数未设置，环境有问题？launch之类的，第一行可以直接写在main.py中
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1,2"
+
借鉴如下：
torch.distributed.init_process_group卡死_Y_shh的博客-CSDN博客_distributed.init_process_group
在train的时候遇到了KeyError的错误，是在dict中找不到该键值，仔细查找改为实际的键值
RuntimeError: CUDA out of memory.
此时应该减小batchsize的大小。
然后就可跑啦！！！