上一篇讲到安装环境， 这篇文章就是讲试运行算法。
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## Installing Dependencies
## Please first install [Anaconda](https://anaconda.org) and 
## create an Anaconda environment using the provided package list `conda_packagelist.txt`.

$ conda create --name CornerNet_Lite --file conda_packagelist.txt --channel pytorch

## After you create the environment, please activate it.
$ source activate CornerNet_Lite

安装完anaconda后，应该cd到算法的文件夹了（就是你在github上下载的一整套）。

1. 首先cd到这个文件夹test@myaccount: ~/workplace/ConerNet-Lite-Workplace
2. 然后创建虚拟环境，虚拟环境的好处自己去搜索，
   $ conda create --name CornerNet_Lite --file conda_packagelist.txt --channel pytorch
   这个过程会帮你把pytorch都装好，经常断，要重新run上面这个代码几次才能完整下载完。
3. 激活虚拟环境 activate CornerNet_Lite
   不要用source 要用conda，我也不知道为什么，因为系统提示我用conda
4. 编译 Compiling Corner Pooling Layers
   Compile the C++ implementation of the corner pooling layers. (GCC4.9.2 or above is required.)

cd core/models/py_utils/_cpools/
python setup.py install --user

5. 编译 Compiling NMS

cd core/external
make