【学而不思则罔，思而不学则殆】

1.创建新的conda环境，避免把原有的环境给搞坏。
在CMD中执行，而不是在anaconda的命令行中执行：
conda create -n 环境名 --offline python=3.8

2.在pycharm中配置conda环境：
setting->Project Interpreter->齿轮->add->conda 环境->已存在的->新环境下的python.exe

3.安装工程的requirement.txt
pip install -r requirements.txt

4.很多算法都是在linux环境下开发的，所以提供的都是sh脚本来直接运行，
此时若在win系统下运行，得自己将它们进行“翻译”，

eg：
wget http://nlp.cs.washington.edu/sciIE/data/sciERC_processed.tar.gz
mkdir scierc_data; tar -xf sciERC_processed.tar.gz -C scierc_data; rm -f sciERC_processed.tar.gz
scierc_dataset=scierc_data/processed_data/json/

第一行表示下载一个文件，可以手动复制链接下载；
第二行表示创建scierc_data文件夹，同时将下载后的文件压缩包解压到新创建的文件夹下，并删除文件压缩包
第三行是创建了一个环境变量，此时可以在pycharm里面添加环境变量。

eg：
python run_entity.py
–do_eval --eval_test
–context_window 0
–task scierc
–data_dir ${scierc_dataset}
–model allenai/scibert_scivocab_uncased
–output_dir ${scierc_ent_model}

这个–后面的都是参数，也可以在pycharm里面直接配置。