How to clone a project from GitHub to local directory

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

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

1. C:. - 这是你的项目的根目录。

2. 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。

3. LICENSE - 这是一个许可证文件，说明该项目的许可条款。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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

2.然后就是想办法把项目跑起来并运行

这里突然发现，服务器上已经有之前下载好的项目了，运行一下试试。