写代码复现论文的几点建议！

不知道大家有时候会不会有一个很好的idea，但是就是写不出来具体的代码，或者写的代码不够高效。

其实这种情况所有人都会遇到：

• 场景1：比赛期间有一个新特征的方法，但是用pandas实现太慢，时间复杂度太高。

• 场景2：科研或工作遇到一个新问题，进入一个新领域，不知道如何开始。

• 场景3：复现别人的深度学习论文，但就是没法成功。

场景1：代码太慢

现在不管是比赛还是常见的数据处理，都会遇到大规模的文件。此时如果你代码写的不够高效，代码肯定会运行的很慢很慢，基本上没法满足要求。

步骤1：写出基础代码

使用少量数据集来实践你的思路，代码可以不用很优化，优先写出来即可。写完后建议封装为函数，方便调用。

步骤2：优化代码逻辑

在不断增加数据量的过程中，你会发现代码越来越慢，逐渐达到你的预期上限。此时你应该尝试去优化你的代码了。

优化代码有一些基础的逻辑：

1. 代码本身足够高效吗？

2. 代码是否利用了所有的CPU/GPU？

例如在使用Pandas时，如果不了解具体的语法，很容易将代码写成for循环，可以参考以下优化过程。

• 下标循环

df1 = df
for i in range(len(df)):
    if df.iloc[i]['test'] != 1:
        df1.iloc[i]['test'] = 0

• Iterrows循环

i = 0
for ind, row in df.iterrows():
    if row['test'] != 1:
        df1.iloc[i]['test'] = 0
    i += 1

• Apply循环

df1['test'] = df['test'].apply(lambda x: x if x == 1 else 0)

• 内置函数

res = df.sum()

• Numpy函数

df_values = df.values
res = np.sum(df_values)

步骤3：提高资源利用率

当你逐步对Pandas和Numpy的熟悉过程中，你会发现自己的代码也运行的越来越快。如果最终代码都是用内置函数实现，基本上已经很好了。

但也可以进一步优化，因为Pandas很多操作都是串行单线程执行，所以可以手动开多线程进一步加速数据的计算过程，把所有CPU用上，或使用cuDF利用GPU加速。

场景2：新领域无从下手

阅读已有新工作的必经之路，所以努力要站在巨人的肩膀上。

1. 阅读目标领域内近3-5年顶会论文，特别是综述论文。

2. 收集公开赛事或榜单上学习Top名次的解决方案，包含思路和代码。

无他唯孰能尔，多收集多整理，理解领域思路和套路。

场景3：复现别人的论文

科研并不是从0到1，一定要多去了解已有的工作，以及已有的论文代码。在阅读完论文代码后，可以按照如下步骤逐步复现：

步骤1：找到有开源代码的论文

在Github上找到历史的有代码的论文，这些论文项目虽然比较旧，但参考价值很大。

步骤2：整理好数据集的加载

搞清楚数据集怎么制作怎么加载怎么输入怎么计算怎么输出，数据集如何处理，如何编码。

步骤3：搭建论文模型

基于论文思路整理好模型结构，有多少层，每层的细节，每层的维度，一步一步搭建。保证模型可以正常训练和预测。

步骤4：确定训练细节

根据论文实验部分的细节，确定具体的batch、epoch、学习率和优化器，确定训练的流程没有问题。

整理不易，点赞三连↓