pytorch

使用GitHub Actions自动化测试PyTorch模型训练脚本在深度学习项目开发中，一个常见的尴尬场景是：本地调试一切正常、信心满满地提交代码后，CI流水线却突然报错——“CUDA not available”或“torch version mismatch”。这种“在我机器上能跑”的问题不仅浪费时间，更暴露了传统开发模式在工程化方面的严重短板。

Docker commit基于容器创建自定义PyTorch镜像在深度学习项目开发中，最让人头疼的往往不是模型调参，而是环境配置——“在我机器上能跑”成了团队协作中的经典梗。尤其是当项目依赖 PyTorch、CUDA、cuDNN 以及一堆 Python 包时，手动部署不仅耗时，还极易因版本错配导致训练失败。更别提还要支持 Jupyter Notebook 和远程 SSH 访问了。

使用Git下载大型数据集并接入PyTorch训练流程在深度学习项目中，一个常见的痛点是：为什么同样的代码，在不同机器上跑出来的结果却不一样？有时候模型训练失败，并非算法本身的问题，而是因为数据版本不一致、环境依赖错乱，或者 GPU 驱动没配好。这些“非技术性”问题消耗了大量调试时间，严重拖慢研发节奏。

我是有底线的