飞桨论文复现课笔记（论文复现步骤）

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一篇论文的复现步骤如下

一、读论文

一篇论文的abstract、applications、method、quantitative evaluation部分比较重要，着重看。在这一阶段对网络的架构等做一定的了解。

二、论文代码解读

1. ReadMe

了解网络实现功能，前期环境准备，如何开始训练网络，网络所需参数等。

2. 代码结构

程序入口文件：train.py、main_train.py等类似文件
程序实现功能文件
评价函数
模型定义文件夹

3. 核心代码

代码文件说明：
A. 参数定义
B. 数据处理
C. 模型框架定义
D. 优化器
E. 学习率衰减
F. 损失定义及反传

三、论文复现

1. 与torch代码相对应的各种所需参数定义和初始化
2. 数据的读取和预处理操作实现（对数据做了哪些操作，如何实现，输入输出维度复现后是否一致）
3. 模型框架的定义和初始化
4. 网络流程定义，包括优化器、学习率、损失函数、反传操作、梯度惩罚等

四、评估模型

查看复现出的代码指标是否与论文中指标一致。

五、小结

1. 读github网页的readme文件
2. 了解代码文件结构
3. 阅读模型文件，了解模型框架结构（与论文做对应）
4. 逐步阅读入口文件及其中所用到的函数，了解训练流程
   每个文件实现什么功能均在readme中有提示。