代码跑通算复现成功吗

怎么才算复现好一篇论文？

代码跑通是论文复现的第一步。

💡代码跑通（知道工作流）+精读论文（知道怎么改）＝复现成功✅

跑通代码就意味着要了解整个workflow是怎么运作的。

精读论文则更深一层。

01 方式一：自己动手将代码跑通

跑通代码涉及以下几个步骤：

1️⃣先到Github上拿开源代码和数据集

2️⃣仔细读读代码，这一步非常重要，决定了我们能不能顺利跑通。

3️⃣数据预处理，保证数据与代码中一致，确认数据路径是否正确，训练集、验证集、测试集是否合理等

4️⃣配环境，找requirements.txt文件，配环境的时候需要注意各种包是否兼容

5️⃣跑代码并调试，最终实现代码跑通。

这几个步骤看着很简单，一般都不会这么顺利走下来。

即使代码跑通了，结果还有可能和原文作者差距很大。

可能是代码中的参数和原文不一样，并没有使用和原文一模一样的训练参数、资源配置，或者在复现时没有发现文中可能存在一些小Tips。

复现成功其实并不简单，第一次复现论文，大家都会摸索好久。

找不到模型

cuda不存在

运行错误都有可能

配环境就是一件头疼的事😫

02 方式二：一键跑通

如果不想自己配环境，可以试试Lab4AI.cn，上面已经准备好了环境、代码、数据集和模型，一键就可以跑通，最新最热的顶会论文，经典的论文都有复现案例。

点击paper阅读论文原文，可以用AI导读、Ai翻译工具来辅助阅读。

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2️⃣选择Jupyter或者VSCode

3️⃣选择所需的GPU资源。H80080GB显存、200GB内存、13核CPU。注册赠送30元，入群赠送20元，最高可使用5h！！！（以平台的灵动超省模式来计算）

4️⃣进入Jupyter或者VSCode，代码、数据集、模型都准备好了，直接运行即可

代码跑通是第一步，代码跑通之后，基本就能了解整个workflow是怎么运作的。

下一步就要去研究怎么改代码？哪里容易改有提升？

改哪里怎么改，就需要精读论文，明白作者每一步设计的目的，并且反复追问，如果是你，你会怎么改？idea就是这样出来的。

有了点子之后，还可以在Lab4AI.cn平台新建实例，去进一步做论文的创新~