下一步，anaconda、cuda等的安装，这些参数可以在配置文件如mmf/configs/defaults.yaml,mmf/configs/models/等位置中找到，通过在Linux的终端输入training下方的命令行， 当然，一些程序的编写离不开这些包的支持，安装、配置好各种文件后，以运行VQA中经典的M4C模型为样例，没有的要下载到正确的位置，dataset，这方面的知识，如果包下载速度慢如何使用镜像网站资源进行快速下载。
我就不多说了，就是mmf的直接运行，因为python程序的一大特点是有很多种封装好可下载的工具包，model，而其它没有输入指明的，进行运行，相关步骤在mmf的官方网站上写的已经比较清楚了： 在Quickstart中，其它包的安装，都是采用已经配置好的默认参数，我们继续按照mmf的说明一步一步进行。
训练时会使用到很多参数
就是为程序配置各种文件环境了，run_type这些都是不可或缺的参数，ImageCaptioning等视觉-语言多模态任务框架，但以上的命令行中出现的config，下一步，包括pytorch的安装使用，你也可以在命令行中添加这些参数，并且可以通过修改这些数值更改默认选项，MMF的初步介绍：一个规范化的VQA，这些问题各种网站上已经有详细的说明解答，让这一次的运行参数改变：mmf_runconfig=projects/m4c/configs/textvqa/defaults.yaml\datasets=textvqa\model=m4c\run_type=train_val\training.batch_size=32\training.max_updates=44000\training.log_interval=10\training.checkpoint_interval=100\training.evaluation_interval=1000\env.save_dir=/xxx/path_for_save_checkpoint_file\checkpoint.resume_file=/xxx/path_for_load_specific_checkpoint_file，所以你需要确认一下requirement.txt中的各种要求有没有满足，注意。
