1. Fork项目
   访问项目主页：Simple-CNN-CIFAR10
   点击右上角的“Fork”按钮，将该项目复制到自己的GitHub账户中。
2. 克隆项目到WSL2
   创建项目文件夹，并且选择项目克隆，在WSL2终端输入
   mkdir -p ~/projects cd ~/projects`
   `git clone https://github.com/Air-LWZ/pytorch-cifar.git`
   
3. 进入克隆的项目目录，运行main.py
   cd pytorch-cifar，python3 main.py
   开始训练
4. 分析main.py
   
   其中net = SimpleDLA()是SimpleDLA 是项目中使用的卷积神经网络（CNN）模型类。在这段代码中，它从 models/ 目录中导入了各种预定义的模型类，包括 SimpleDLA。该模型应该是在 models/ 文件夹下的某个文件中定义的，类似于其他模型，如 ResNet18、VGG19 等。
   
   这行代码导入了所有可用的模型类。由于当前代码选择了SimpleDLA()作为网络结构，这意味着 SimpleDLA是训练用的模型架构。
5. 选着不同的模型，测试结果
   
6. Push修改的代码
   

问题：

在终端中配git，git config --global user.name "你的名字"、git config --global user.email "你的邮箱"，用git config --list查看git配置信息