Git机器学习先说说代码版本控制。机器学习项目的代码通常包括数据加载、特征工程、模型定义、训练循环和评估脚本,这些文件动不动就互相依赖。比如你修改了数据增强策略,模型准确率提升了2%,但可能同时破坏了损失函数的计算逻辑。如果用Git来管理,每次实验前开个新分支,改完代码后提交并写清楚注释(例如“实验3:增加随机裁剪数据增强,学习率调整为0.001”),回头对比不同分支的评估结果就轻松多了。更实用的是标签功能:给关键提交打上标签,比如git tag -a "v1.0-baseline" -m "初始ResNet50基准模