我最初接触机器学习时，花费了大量时间来阅读论文，并尝试实现。当然，我不是天才。实现它意味着要执行 git clone 并尝试运行论文作者的代码。对于我感兴趣的概念，我可能还手动输入一些代码并进行注释，以便更好地理解论文和项目。
这样的学习方法令人沮丧。尝试复现论文的流程大致如下：
- 一些达到新 SOTA 的论文在新闻媒体中引起关注;
- 读者深入研究或快速浏览论文内容;
- 读者对论文中的实验结果印象深刻，并产生复现的兴趣。
接下来就是疯狂搜索项目代码，并尝试在作者所用的数据集上运行代码。这时，你需要祈祷该项目具备以下要素：运行说明(README.md)、代码、参数、数据集、数据集路径、软件环境、所需依赖项以及硬件条件。了解这些，才能顺利复现论文中的 SOTA 结果。
而在这个过程中，你可能会遇到很多常见问题(参见下文)。遇到问题之前先了解它们是很有帮助的，毕竟，没人喜欢空手而归。
复现机器学习论文时的常见问题
复现过程中的常见问题如下所示：
- README 文件不完整或缺失;
- 未定义依赖项、代码存在 bug、缺少预训练模型;
- 未公开参数;
- 私有数据集或缺少预处理步骤;
- 对 GPU 资源的需求不切实际。
1. README 文件不完整或缺失
如果一篇论文在发表时开源了代码，那么 README 就是你着手开始复现项目的文档之一。好的 README 文件通常具备以下几个组成部分：依赖项列表、训练脚本、评估脚本、预训练模型以及运行脚本得到的结果。
实际上，这些内容已经在 Papers with Code 发布的《机器学习代码完整性自查清单》中列出(该清单已成为 NeurIPS 2020 代码提交流程的一部分)。该清单受到麦吉尔大学副教授、Facebook 蒙特利尔 FAIR 实验室负责人 Joelle Pineau 的启发。
Papers with Code 提供的 README 样例参见：
https://github.com/paperswithcode/releasing-research-code
不完整的 README 文件对运行代码而言是一个坏的开端。
一个需要注意的信号是示例 notebook 或示例代码。notebook 的用途是演示代码的使用。理想情况下，除了点击「Run all」以外，不需要任何其他调整就能够运行 notebook。预填充参数和数据路径的命令行也能够实现同样的效果。
还有一些次要但有用的信息，比如作者的联系方式或展示模型架构或数据转换流程的 gif 图片等，这些都是完备的 README 文件应该包含的。如果代码库托管在 GitHub 上，请检查 Issue 区域的问题是否得到了积极回复，以及 pull request 是否定期被查看。这些事项均能证明库得到精心维护，确保后续复现工作得到有效支持。当然会有例外，但请慎重考虑以上各项出现缺失的情况。
Joelle Pineau 发布的机器学习可复现性检查清单
(图源：https://www.cs.mcgill.ca/~jpineau/ReproducibilityChecklist.pdf)
2. 未定义依赖项、代码存在 bug、缺少预训练模型
当你对示例 notebook 觉得满意后，你或许想尝试用不同的参数在自己的数据集上试用模型。在这一阶段，你或许会调用示例 notebook 中未用到的函数，或者在自己的数据集上尝试预训练模型，这时可能会遇到问题。
例如，你可能注意到 requirements.txt 缺失，或者软件包版本未固定(如 tensorflow==2.2)想象一下当你发现 TensorFlow 版本是 1.15 而不是 2.2，原因只是作者没有指定版本时的爆炸心态吧。
假设你检查过了依赖项，然而现在却发现预训练模型失踪了!这种情况下，你要么 debug 代码，要么提交 bug 报告，要么忽略代码。请谨慎选择第一个选项，因为你可能会在这上面花费好几个小时。当然有的 bug 很容易解决，如果我能修复的话，我会提交 pull request。但并不是每次都那么好运，这些随手可及的果子有时候很难摘。
预训练模型缺失是一个危险信号，但这其实并不罕见。毕竟，论文作者没有义务发布模型。那么，另一个替代方法是使用公开的参数训练模型进行复现。不过参数也不总是公开……
3. 未公开参数
根据模型情况来看，超参数对于实现 SOTA 结果是非常重要的。下图展示了不同参数产生不同的 f1 分数(范围从 0.5 到 1.0)。模型中的参数通常是学习率(learning rate)、嵌入尺寸(embedding size)、层数、dropout 量、批处理大小、训练 epoch 数量等。
因此，如果作者没有提供他们使用的确切参数，你可能必须自己进行所有实验才能复现 SOTA 结果。
顺便说一句，Facebook 的 HiPlot 是一个很好的工具，帮助你在使用不同参数组合时将模型结果可视化。
HiPlot 地址：https://github.com/facebookresearch/hiplot
4. 私有数据集或缺少预处理步骤
从很多方面来说，我们很幸运地拥有世界各地研究者提供的开源数据集。事实就是如此，数据的收集绝非易事，而清理这些数据并将其格式化以供研究使用，就更加麻烦一些。在此需感谢学术机构和 Kaggle 免费托管这些开源数据集，因为带宽和存储成本是很高的。
然而想使用私有数据集，并非易事。数据集可能包含受版权保护的信息，比如 ImageNet。通常你需要填写一份申请表，版权所有者将自行决定是否批准。
某些时候这个过程会很麻烦，如果你所需的数据集不可用，在申请行动之前要先认真考虑一下。或者你可以从其他渠道搜索或者下载数据，比如 Academic Torrents：
https://academictorrents.com/。
5. 对 GPU 资源的需求不切实际
近期出现了一股趋势：模型越大性能越好。一些论文使用了整个数据中心的算力才达到 SOTA 结果，这些论文复现起来当然很难。例如，2019 年 10 月谷歌发表论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》，尝试通过将参数扩展到 110 亿来探索 Transformer 模型架构的局限性。然而几个月后微软用 170 亿参数创建了 Turning-NLG，不久 OpenAI 放出 1750 亿参数的预训练语言模型 GPT-3……
要想训练数十亿参数的模型，你需要使用分布式训练方法以及某种形式的高性能计算(HPC)或 GPU 集群。具备 110 亿和 170 亿参数的模型分别需要约 44GB 和 68GB 的内存，因此这些模型无法仅使用一块 GPU 完成训练。
简而言之，尽早发现论文所用大模型是否超出你的个人能力。
微软训练 Turning-NLG。
总结
复现论文代码并非易事，不过越来越多的项目尝试标准化 SOTA 模型。我个人最喜欢的是 HuggingFace 的 Transformers，它为研究者和开发者提供了足够低的进入门槛。另外，TensorFlow 的 Model Garden 和 PyTorch 的 Model Zoo 也发展迅速(其中分别是 TensorFlow 和 PyTorch 团队构建的预训练模型)。
这些库旨在标准化预训练模型的使用，并为模型贡献和分发提供合适的条件。它们对代码质量提供了保障，并且具备不错的文档。我希望社区能从这些库中获益，并帮助复现 SOTA 结果，轻松地使用 SOTA 模型。
【本文是51CTO专栏机构“机器之心”的原创译文，微信公众号“机器之心( id: almosthuman2014)”】
