xyyandxyy

@robking 那你可以先假设这篇论文也是纯水的，不要太依赖去通过这篇文章解决你现在的问题。如果你还想稍微跑一下结果的话（假设你已经有数据了！）, 建议你需要做的就是面向 google ，b 站学习，配好 conda 环境。剩下的事情面向 gpt 编程，你可以让他帮你写好 pytorch 下 dataloader ，dataset 对应的类，写好 model 的定义，然后写好 train 和 test 的过程。你有了 dl 基础知识，面向 gpt 编程的可行性还是有的（或者你去 copy github 上对应这个领域的开源工作改改）。如果你感觉为时已晚，已经要完蛋了，建议还是先请客吃饭找身边前辈请教一下，然后也边做上面的事情，这样你答辩糊弄的时候也有话可说。

@hello2090 ccf-a 类会议类似的

不知道 op 提到的这个研究生论文是毕业论文还是投顶会的，以下按照是毕设来理解。

建议找靠谱的师兄师姐或导师的学生（通过请客吃饭喝奶茶）非常具体地口头指导一下要做什么，不然最后可能是要纯糊弄，那一篇研究生论文大概率训练代码是拿不到的（也不一定存在）。认真的话，基本路线就还是学一下 pytorch 怎么写，可以通过问问 gpt 进行学习，然后可以考虑复现那篇研究生毕设工作（这一步除了准备数据集，应该也是可以通过问 gpt 来写好整篇的最简单框架，一些实验 trick 还有小问题可以通过咨询之前你找的前辈），如果最后结果还 ok ，那就改装模组换 backbone ，扯出一个自己的贡献。如果结果不 ok ，你此时应该也熟悉了深度学习的流程，你也可以再 follow 一些其他工作，糊弄下

什么 u 呢