Python 使用pip安装时如何使用git repo中的示例脚本

对你们大多数人来说，这可能是一个非常奇怪的问题，但在这种情况下，我很感谢你们给我一个简单的解释。让我困惑的是以下几点。假设我有一个git存储库，如下所示：

在自述文件中，他们说，我可以使用pip或从源代码安装存储库。在repo中，有一些我想要使用的

.py

脚本。让我感到困惑的是：在使用pip安装存储库时，如何访问这些脚本？我说的是这样的脚本：

python3 simple_lm_finetuning.py 
--train_corpus my_corpus.txt 
--bert_model bert-base-uncased 
--do_lower_case 
--output_dir finetuned_lm/
--do_train

---

在这种情况下，是否需要从源代码安装存储库？谢谢你的帮助

这些脚本就是示例。即使从git存储库安装，也不会安装它们。要访问它们，您需要克隆存储库并将脚本从

examples

目录中复制出来。

这些脚本都是示例。即使从git存储库安装，也不会安装它们。要访问它们，您需要克隆存储库并将脚本从

examples

目录中复制出来。

从远程软件包存储库安装（

pip-install-pytorch-pretrained-bert

）和从源代码安装（在source-dir中，

pip-install.

）具有几乎相同的效果。库是本地安装的，因此可以使用

import pytorch\u pretrained\u bert

。不同之处在于，某些更改可能已经在源代码中可用，而不是在包中发布。 在这种情况下，可以检查当前包存储库版本 如前所述，在上一次发布的sice代码中几乎没有

您还需要知道的是，已安装的软件包只包含来自模块的文件，所以用户只能下载足够的文件。在结果文档中，测试和docker文件被排除在外

安装软件包后，您可以访问：

from pytorch_pretrained_bert import optimization

但您无法访问：

from pytorch_pretrained_bert import examples

---

完整的示例通常包含在一个文件中，所以您只需粘贴/复制即可。您还可以

git克隆整个代码库，并直接从本地目录运行它。
从远程软件包库安装（
pip-install-pytorch-pretrained-bert
）和从源代码安装（在source-dir中，
pip-install.
）具有几乎相同的效果。库是本地安装的，因此可以使用
import pytorch\u pretrained\u bert
。不同之处在于，某些更改可能已经在源代码中可用，而不是在包中发布。
在这种情况下，可以检查当前包存储库版本
如前所述，在上一次发布的sice代码中几乎没有

您还需要知道的是，已安装的软件包只包含来自模块的文件，所以用户只能下载足够的文件。在结果文档中，测试和docker文件被排除在外

安装软件包后，您可以访问：

from pytorch_pretrained_bert import optimization

但您无法访问：

from pytorch_pretrained_bert import examples

完整的示例通常包含在一个文件中，所以您只需粘贴/复制即可。您还可以
git clone
整个代码库，并直接从本地目录运行它。
您在哪里看到这些脚本？我只看到一个脚本。它在
/examples/lm\u finetunning/
中，您在哪里看到这些脚本？我只看到一个脚本。它在
/examples/lm\u finetunning/