githubにダウンロードされたコードは、Pythonコードまたはプロジェクトの場合、通常は環境に依存します。異なるパッケージがダウンロードされるたびに、以前のパッケージバージョンが上書きされます。したがって、コードを実行するには、アルゴリズムと仮想環境が必要になることがよくあります。

このgithubプロジェクトコードを例として、プロジェクトの実行方法を紹介します（コードアドレス、このアルゴリズムはCIKM2020ペーパー「FastAttributedMultiplex Heterogeneous Network Embedding」のソースコードであり、ダウンロードしてサーバーに解凍します）

1サーバーに接続します

2サーバーの仮想環境を表示します

conda env list 
或 conda info -e

3仮想環境を作成します

conda create -n env_name python=X.X

私が使用した名前はFAME_py36で、選択したバージョンは3.6です。組み込みライブラリをダウンロードするかどうかを後で尋ねられます。yを選択してください。

4仮想環境をアクティブ化します

source activate FAME_py36

5依存パッケージをインストールします

pip install -r requirments.txt

ps：最初にFAME-masterパスにアクセスしてください。そうしないと、要件ファイルが見つかりません。

6コードを実行します

python main.py

7仮想環境を閉じます

ソースの非アクティブ化

または非アクティブ化（Windowsシステム）

FAME_py36仮想環境を削除する必要がある場合：conda remove -n FAME_py36 --all

FAME_py36仮想環境でパッケージを削除する必要がある場合：conda remove --name FAME_py36 package_name

異なるバージョンのCUDAアクセラレーションをインストールする必要がある場合は、次のコマンドを参照できます。参照URL

Linux and Windows
# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch

# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# CPU Only
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly -c pytorch

CUDAアクセラレーションコマンドがあるかどうかを確認します。Webサイトを参照してください