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【超详细】使用Git上传本地文件夹到GitHub main branch

ice小游 2024-03-21 原文

最近对Tensorflow-Object-Detection-Tutorial进行更新,想把本地建好的文件夹上传到main brach而不是master brach。

一、新建仓库(Repository)

在GitHub上登陆你的账号。点击“New repository”并填入相关信息。

本文不详细介绍如何新建仓库,需要的话可以查看:创建仓库 - GitHub Docs要将项目放在 GitHub 上,您需要创建一个仓库来存放它。https://docs.github.com/cn/get-started/quickstart/create-a-repo

二、原文件备份

假如你已经在某个仓库中新建了一些文件,但还没有执行从本地上传文件的操作。那我建议在一切开始之前下载和备份GitHub上的原文件,防止网页上的文件被修改。

三、下载和安装Git

本文使用Git将本地文件夹上传至GitHub,因此要提前下载好Git。以下是下载链接:

Githttps://git-scm.com/安装过程不用在意勾选什么,一直点击Next即可。

四、创建SSH密钥

进入你刚刚创建的仓库,找到

默认情况下是没有配置SSH密钥的,你会看到一个"add new ssh key"的链接(上面图片没有这个链接,因为我已经配置好了),点进去。

你将看到一个添加SSH Key的页面,如下图所示。

到了这一步,我们还没拥有自己的SSH密钥,需要使用Git来生成。

打开“Git”,然后输入

$ ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com"

 注意替换成你在GitHub上使用的邮箱。执行上述指令后,一直按确定键即可,完成后找到SSH安装在你电脑上的位置。默认情况下,它是在“C:\Users\host\.ssh”,你将看到两个文件。

 选中第二个文件(.pub),右键选择“写字板”打开,复制所有内容,填写到Key中。上面的Title随便写一个就可以。完成后,点击“Add SSH Key”。

返回你的仓库,如果"Code-SSH"里面已经不是空白的,说明已经成功添加了SSH密钥。

五、准备本地文件夹

再次强调,本文针对的是将本地文件夹上传到main分支,即整个仓库里面只有main branch而没有master brach,如下图所示。

也许有同学问,“我为什么要这样做?” 只能说,目前这种做法比较流行,它可以帮助其他用户快速找到所需要的文件。如果你觉得上传到master也无伤大雅,可以按照以下链接进行操作。

利用git上传本地文件、文件夹到Github_IvyYin的博客-CSDN博客_git 上传利用git上传文件至github是特别常用的,总结以下内容供参考使用。 第一步:下载git工具,[这里是链接](https://git-scm.com/downloads),选择适合自己的版本进行安装。第二步:安装完成后,找到Git bash,双击打开。第三步:输入自己的用户名和邮箱(为注册GITHUB账号时的用户名和邮箱) $ git config --global user.name "cohttps://blog.csdn.net/sinat_20177327/article/details/76062030回到正题。要将文件夹上传到main branch,就是要把本地的文件夹和在线仓库中的文件整合到一起。按照这个思路,我们可以借助本地计算机(也就是你的电脑),把文件放一块。

步骤一:git clone repository

从GitHub中复制仓库的https,如下图所示:

在本地计算机新建一个空白文件夹,打开文件夹并在空白处点击右键,选择“Git Bash Here”。接着,在打开的Git窗口中输入:

git clone https://github.com/icexiaoyou/tensorflow-object-detection-tutorial.git

 注意更换clone后面的https。

步骤二:文件整合

上述操作完成后,你将在新建的文件夹中看到你的仓库文件夹。此时,复制你在本地制作好的所有文件,放到这个仓库文件夹(注意不是新建的空白文件夹)中。例如,在我完成这个步骤之后,我的文件结构是:

 source\tensorflow-object-detection-tutorial\models

 source\tensorflow-object-detection-tutorial\protoc-3.19.4-win64

 source\tensorflow-object-detection-tutorial\workspace

source是我刚刚新建的空白文件夹,tensorflow-object-detection-tutorial是使用git clone从GitHub下载的文件夹,而第三级文件和文件夹是我打算上传到GitHub上的东西。

六、上传本地文件夹到GitHub

关闭之前所有打开的Git窗口。

打开整合后的仓库文件夹(如“source\tensorflow-object-detection-tutorial”),右键点击空白处,选择“Git Bash Here”。依次执行以下命令:

$ git init    # 初始化,在本地文件夹中生成.git隐藏文件夹
$ git add .     # 添加本地文件夹中所有的文件
$ git commit -m "create new file"    # 为所要上传的文件添加说明,引号中的内容可修改
$ git push origin main    # 将文件上传至main branch

上述操作完成后,刷新GitHub,就可以看到本地文件夹已经上传到GitHub Repository了!

七、Debug

本文参考链接包括:

https://blog.csdn.net/sinat_20177327/article/details/76062030
https://blog.csdn.net/Elephantpretty/article/details/123851714
https://blog.csdn.net/weixin_42881768/article/details/114888762
https://docs.github.com/cn/authentication/connecting-to-github-with-ssh/adding-a-new-ssh-key-to-your-github-account

欢迎在评论区提出你的疑问。

此外,作者在GitHub中提交了最新的Tensorflow-Object-Detection-Tutorial,更新了2021年6月的使用指引,支持Windows 11 + Tensorflow 2.9.1 + Python 3.9.12 + Anaconda Latest Version。提供了完整的英文教程,并整合了涵盖TF官方models、protoc软件、数据预处理、tfrecord生成、模型训练、Tensorboard监控、模型导出、模型测试一系列操作的python程序。

网站链接:

https://github.com/icexiaoyou/tensorflow-object-detection-tutorialhttps://github.com/icexiaoyou/tensorflow-object-detection-tutorial我是Tensorflow、GitHub和CSDN小白,敬请支持!

本文和Tensorflow-Object-Detection-Tutorial均为原创,禁止转载!

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