7步复现完整深度学习项目
复现深度学习项目，不是“代码能跑”就结束，而是让环境、数据、训练和评估形成可追踪闭环。
建议按 7 步做：
1. 对齐论文版本、代码提交、数据集、权重和目标指标
2. 记录 GPU、驱动、CUDA、Python 与框架版本，锁定依赖
3. 核验数据来源、目录、数量和划分；复刻预处理与增强
4. 先加载一个样本，再跑前向、单个 Batch 和官方评估
5. 确认链路正确后正式训练，保存配置、日志、曲线和权重
6. 按论文协议评估；固定阈值与后处理，多随机种子报告均值和波动
7. 指标对不上时，依次排查数据划分、评估代码、超参数、权重和随机性
最终应交付一份复现报告：环境文件、运行命令、配置、数据说明、指标对比与偏差解释。
技巧：先复现作者提供的预训练权重，再从头训练；一次只改一个变量。不要为了“对上数字”修改测试集或只挑最好的一次结果。
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