利用PyTorch-CUDA镜像快速复现顶会论文实验结果在深度学习研究日益密集的今天,一个令人无奈却普遍存在的现实是:许多发表于NeurIPS、CVPR或ICML等顶级会议的论文,尽管算法设计精巧、性能提升显著,但其代码仓库中的requirements.txt往往成了“天书”——依赖版本错综复杂,CUDA与cuDNN组合如同谜题,甚至连作者自己都难以保证二次运行结果一致。更别提当我们在新机器上尝试复现时,面对满屏的ImportError和CUDA out of memory错误,那种挫败感几乎让人想放弃。