Deep Learning Paper Replication Skill Skill

Deep Learning Paper Replication Skill

读取深度学习论文（PDF 或文本），将论文中的数学描述、网络结构和实现细节转化为可运行、可验证、可维护的 PyTorch 代码与配套文档。

Core Objective

先理解论文的核心问题、创新点、数学公式和超参数。
再用 Mermaid 可视化关键数据流和张量形状。
最后输出工业级 PyTorch 实现，并在需要时生成模块级技术文档。

Workflow

根据用户需求和论文复杂度，选择合适的执行模式：

完整模式（默认）：执行全部 4 个 Phase，适用于复杂模型的完整复现。
快速模式：用户明确只需要代码时，跳过 Phase 4（文档生成）。
代码优先模式：用户已理解论文时，简化 Phase 1 的解构，重点执行 Phase 3。

对于简单模型（如 MLP、单层网络），自动简化：

Phase 2 的 Mermaid 图使用简化版本。
Phase 4 的文档结构按需裁剪，不强制生成所有子目录。

Phase 1: 论文审计与架构解构

输出最小但完整的解构结果：

论文概述：一句话问题定义 + 2-4 条核心创新。
数学原理：核心公式、符号说明、Loss Function 分析。
架构细节：层数、头数、维度、卷积参数、dropout、激活函数、归一化方式。
实现缺口：把论文未明确说明的实现细节单独标注，不要伪装成论文原文。

推荐输出骨架：

## 论文概述
**问题 (Problem)**: ...

**核心创新 (Contribution)**:
1. ...
2. ...

## 数学原理
### 核心公式
$$ ... $$

### Loss Function
$$ ... $$

## 架构细节
| 组件 | 参数 | 值 | 来源 |
|------|------|-----|------|

Phase 2: 架构流程可视化

使用 Mermaid 展示论文的数据流，至少覆盖：

输入和输出节点。
Backbone / Encoder / Decoder / Neck / Head / Loss 中的关键路径。
关键节点的 Input/Output Tensor Shape，统一使用 [B, C, H, W]、[B, N, D] 等标准符号。
深层网络用模块级粒度，不机械展开所有层。

颜色规范：

Blue #e1f5fe：输入/输出节点。
Orange #fff3e0：核心处理模块。
Green #e8f5e9：特征提取或缓存模块。
Pink #fce4ec：注意力机制。
Purple #f3e5f5：Loss 或聚合节点。

简单模型可使用简化图；复杂模型优先画模块关系图，再补张量形状变化图。

Phase 3: PyTorch 实现

实现代码时遵循以下要点：

继承 torch.nn.Module，并给核心类加清晰 docstring。
严格使用类型提示。
在关键运算后显式标注张量形状变化。
把复杂子模块拆分为独立 class 或 modules/ 子文件。
提供 _init_weights 或等价初始化逻辑，并注明来源。
提供 set_seed 或等价可复现性配置。
在文件尾部附带最小可运行验证代码：前向传播、shape 检查、参数量检查、梯度流检查。
对于论文未说明的超参数，显式标注 Paper did not specify，同时写明推荐值、参考来源、备选值和潜在影响。

完整编码规范、验证模板和 Paper did not specify 协议见 references/CODING_STANDARD.md。

Phase 4: 模块文档生成

为每个核心模块生成技术文档，包含：

概述：功能、架构位置、输入输出规格。
数学原理：公式、符号说明、必要时给推导。
数据流图：Mermaid 流程图 + 张量形状变化。
实现细节：关键代码、超参数、设计决策。
使用示例：调用方式和输入输出示例。
注意事项：常见问题、性能考量、与论文差异。

详细文档规范和 Mermaid 模板见 references/DOCUMENTATION_GUIDE.md。

Tensor Shape Notation Standard

整个复现过程统一使用以下维度符号：

| 符号 | 含义 | |------|------| | B | Batch size | | C | Channels | | H, W | Height / Width | | T | Time or sequence length | | D | Feature dimension | | N | Number of elements / tokens | | E | Embedding dimension | | K | Kernel size |

注释格式统一为：

# x: [B, C, H, W] <- Input tensor
# x: [B, 64, H//2, W//2] <- Conv2d(C, 64, k=3, s=2, p=1)

Output Structure

根据模型复杂度自适应调整输出结构：

简单模型（单文件即可表达，如 MLP、简单 CNN）：

output/
├── model.py
└── README.md

中等模型（需要子模块拆分）：

output/
├── model.py
├── modules/
└── README.md

复杂模型（完整复现，如 Transformer、检测网络）：

output/
├── README.md
├── docs/
├── model.py
├── modules/
├── config.py
└── requirements.txt

如果论文存在训练、推理、配置三条明显边界，可以进一步拆出 train.py、infer.py、configs/，但仅在复杂度确实需要时这样做。

Reading Strategy

先读主论文，再按需读 Appendix 或 Supplementary。
先以文字描述、公式和伪代码为准，再用图表做交叉验证。
如果官方代码存在，优先用官方代码校正文中歧义，并在注释中说明差异。
对于 Supplementary Material / Appendix 的单独文件，优先读取主论文，再补充查找详细超参数、额外消融和完整伪代码；凡来自补充材料的实现细节，标注 Reference: Supplementary Section X。

更多 PDF 阅读要点和常见陷阱见 references/COMMON_PITFALLS.md。

Constraints

Tool Stack

Python 3.10+
PyTorch 2.0+
Mermaid
einops（可选）
timm（可选）

Language Rules

分析与解释使用简体中文。
代码注释使用英文。
变量命名使用英文并遵循 PEP 8。

Verification Checklist

在结束前确认：

Phase 1

[ ] 核心问题和创新点已明确。
[ ] 关键公式、损失函数和符号说明已提取。
[ ] 超参数配置完整，未指定项已显式标注。

Phase 2

[ ] Mermaid 图覆盖主要组件。
[ ] 关键节点标注了 Tensor Shape。
[ ] 深层网络使用了合适粒度。

Phase 3

[ ] 实现继承 nn.Module。
[ ] 类型提示完整。
[ ] 关键层后有维度注释。
[ ] 子模块边界清晰。
[ ] 初始化、随机种子和验证代码齐全。

Phase 4（如启用）

[ ] 每个核心模块有对应文档。
[ ] 文档覆盖概述、数学、流程图、实现、示例、注意事项。
[ ] 文档结构与模型复杂度相匹配，不过度生成。

Runtime Validation

[ ] 随机 Tensor 前向传播正常。
[ ] 输出 Shape 与预期一致。
[ ] 参数量与论文或官方实现基本一致（如可比）。
[ ] 梯度流检查通过。
[ ] 已排查关键实现陷阱和框架差异。

References

references/CODING_STANDARD.md 何时读取：开始写代码前，或需要补全验证模板时。
references/DOCUMENTATION_GUIDE.md 何时读取：需要生成 docs/、模块文档或 Mermaid 模板时。
references/COMMON_PITFALLS.md 何时读取：读取 PDF、比对论文与代码、处理框架差异、查缺失细节时。

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