复现论文有妙招，找代码有神器_把别人论文的代码复现

大家在研究新的paper时，是否都有这样的烦恼：
好不容易找到开源代码时，不知道论文中的这个部分怎么在代码中实现，现在就有一款利器，将论文和代码一一对应，每个论文部分都有对应的代码进行解释，这样理解起来是不是很畅快，
这个项目叫labml.ai 深度学习论文实现，目前star快40k

主要功能：
这是一个带注释的 PyTorch 论文实现的集合。网站将论文代码实现进行详尽的解释，人性化的是网站将一些论文排版格式化（包括数学公式，示意图等）和对应的代码并排展示。
利用这个网站不仅节省了理解论文的时间，并且对我们更好地理解这些算法也很有帮助。
目前总共整理了60 篇带有并排注释的深度学习论文的实现/教程；包括变压器（original、xl、switch、feedback、vit、…）、优化器（adam、adabelief、sophia、…）、gans（cyclegan、stylegan2、…）、强化学习（ppo、dqn） 、capsnet、蒸馏等…
网站地址：labml.ai Annotated PyTorch Paper Implementations

支持英，中，日三国语言阅读
拿ResNet距离来看如下图：

Residual Block（残差块）环节怎么一步一步实现，通过论文描述和右边的代码对照，一下子就能理解了
大家赶紧去体验下.
除了上面那个，推荐大家平时中代码用的多的工具：
1.Papers with Code - Browse the State-of-the-Art in Machine Learning
这个不用多介绍，基本是大多数人复现论文寻找代码的捷径

）
2 catalyzex
这款类似于paperwithcode，但它有更独特之道就是可以利用插件进行操作，这款插件叫做Find Code for Research Papers，现在已经支持Chrome和Firefox两款浏览器，可以直接应用商店搜到。
Chrome插件：find-code-for-research-pa/aikkeehnlfpamidigaffhfmgbkdeheil
Firefox插件：https://addons.mozilla.org/en-U

用了它以后，节约了大量查找代码的时间。