一、创建虚拟环境
首先，我们在配置项目环境之前，先通过conda创建一个虚拟环境，以防止和其它项目的模块发生冲突。
创建环境
bash
conda create -n ICE python=3.11
激活环境
bash
conda activate ICE
二、克隆代码
创建项目目录，用于克隆代码
bash
mkdir ICE
cd ICE
初始化git环境，克隆代码
bash
git init
git clone https://github.com/chenhao2345/ICE.git
三、安装模块
进入克隆好的项目目录，通过安装该项目需要的模块
bash
cd ICE
python setup.py develop
到这里，不出意外的话就要出意外了，这个包有点太久远了，需要torch==1.7.0，但是找不到。我们可以到官方获取torch==1.7.0的安装命令。不过一般torch的版本都是向下兼容的，主要需要注意cuda的版本，所以我把安装要求的1.7.0给去掉了，直接装最新的。
查看支持的cuda版本
bash
nvidia-smi
在右上角，就可以查看支持的cuda的最高版本，这个一般向下兼容。我装了比较新的2.5.1的pytorch。
然后我们继续安装包：
bash
python setup.py develop
安装以后就可以进行训练了，但是发现faiss-gpu这个包版本不兼容。后来查到应该安装1.6.4的版本。
但是1.6.4支持python3.6～3.9 ，所以重新创建了一个python版本为3.9的环境。
然后安装了faiss-gpu=1.6.4
至此，项目环境成功搭建