Deep Complex Networks 專案執行攻略
首先，本文件會盡量多地覆蓋一些細節。也就是說盡量把你當做啥都不懂的，寧可錯殺一千，絕不放過一個你不知道的知識點，敬請諒解。（此風格為Tips）
- 正文開始，現在越來越多的論文會在GitHub上公開原始碼。本文件是如何將GitHub上的程式碼執行起來的技巧。
這裡多說一些關於GitHub的技巧吧，GitHub是一個面向開源及私有軟體專案的託管平臺。類似的有碼雲（馬爸爸真的沒有生氣嗎？？），原來叫oschina。
- 拿到一個GitHub專案，首先要看README.md文件，如下圖左下角部分。一般一個專案，或者框架（比如TensorFlow），一定要去看官方文件。哪怕別人的blog寫得再好，也沒有官方文件靠譜。（這已經是血的教訓了！！！）
- README.md這種文件不會講演算法細節，它會告訴你假設你在一個裸機上，只有基本的Requirement，啟動流程是怎樣的。按順序執行！！！按順序執行！！！按順序執行！！！（重要的事情說三遍）
- 所有的語言，要執行一個專案，都要先裝依賴的包（C語言要裝 gcc，Java有maven管理jar包依賴，Python有pip和anaconda）。例如圖中，就有
pip install numpy Theano keras kerosene
- 其實所有命令都應該要有執行目錄的說明，當然很明顯，Theano是通用包，所以上面那條命令，在任意目錄開啟命令列執行都行。但是後面那條
pip install .命令就必須在專案clone下來後，在專案的路徑下執行了，.在Linux下是當前路徑的含義（關於Linux最近有心理陰影，所以寫得細一些）
這個文件裡沒寫 Python 的版本號，其實專案裡有 __ init __.py 的，都是 Python 2.7，同時這個檔案的含義是：“Python 直譯器會把這個檔案所在的資料夾當成一個python package，可以在其他的原始碼檔案中 import 進來”。還有就是 pip，如果是Python 3.x，一般是 pip3；雖然見過帝都著名雙強中靠西邊的那所高校有人將 python 軟鏈到 python3.x，但是那都是傻X。
- 在實踐過程中（我是個反面教材），我以為裝好依賴就沒事了。我執行了
pip install numpy Theano keras kerosene和pip install .，我以為專案就可以跑了。然後我也沒認真看 README，找了一個命令就直接執行了。
- 我找的是圖中的上面那條，你可以在README裡面看一下。當然，完整的命令是
python 路徑/train.py shallow_model --in-memory --model=shallow_convnet --local-data data/musicnet_11khz.npz。然後它會報錯（嗯，特地當反面教材的目的是教你如何看報錯）。
-
對於 Python ，一般原因會寫在最後面，且是用標準英文寫的。例如圖中是
IOError: [Errno 2] No such file or directory: '/Volumes/MyDisk/musicnet_11khz.npz'，報錯型別是 IOError，原因是沒有這個檔案或者目錄，說明是要下載資料，然後回去看 README 。發現它還要去 https://homes.cs.washington.edu/~thickstn/media/musicnet.npz 這個連結下載資料。 -
那麼其他幾行報錯是啥意思呢？首先它是一種呼叫層次的說明，很簡單，我就不去細說了，留作探索。
-
然後我就去下載資料了，當然還重新取樣了一下。（資料11GB，重新取樣需要執行一小時）
-
然後重新執行
python 路徑/train.py shallow_model --in-memory --model=shallow_convnet --local-data data/musicnet_11khz.npz，還是會報錯，會報 mimir 沒有 Logger 這個屬性，一開始我不知道為什麼，網上找了一下，mimir也不是像TensorFlow那樣的公用包，那作者應該會說明吧。然後才發現是需要執行pip install git+git://github.com/bartvm/mimir.git。所以儘量按順序執行，雖然不按順序執行可能踩比較多的坑，理解會透徹一些。之後還報了一個 IOError ，是 Logger 的那個路徑在程式碼裡寫死了，需要新建目錄。IOError一般是和路徑相關的錯誤。
結束語
- 路漫漫其修遠兮，加油加油！！