为什么有的论文放出训练好的模型和测试脚本，但不开源训练代码？
论文放出训练好的模型（pretrained models）和测试脚本（testing scripts）却不公开训练代码（training code）的现象，在学术界和研究领域并不少见，背后原因通常是多方面的，并且往往是出于一种复杂的权衡和考量。下面我将详细阐述这些原因：
核心原因：保护核心技术和研究优势，同时方便他人验证和应用。
这就像一个厨师公开了自己做的招牌菜（模型）和品尝方法（测试脚本），但保留了独门的秘制酱料配方（训练代码）。这样既能让大家尝到美味（验证模型效果），也能让大家接触到他的技艺（应用模型），但最关键的、最能体现他独特价值的秘诀（训练代码）仍然掌握在自己手中。
具体原因分析：
1. 保护研究的原创性和商业价值：
核心技术壁垒： 训练代码中往往包含了研究团队经过大量实验、反复调整和优化的关键算法、超参数设置、数据预处理流程、损失函数设计、模型架构的细微修改等。这些是研究成果的核心，直接关系到模型性能的优劣和创新性。如果完全开源，竞争对手可以轻易复制其研究成果，甚至进行改进，从而削弱了原研究团队的领先地位。
未来发展和商业化： 如果该研究具有商业潜力，例如在自动驾驶、医疗诊断、自然语言处理等领域，公开训练代码可能直接影响到未来技术转让、产品开发或创业公司的竞争力。保留训练代码是保护自身商业利益的一种方式。
防止“洗稿”和快速模仿： 完全开源代码会让其他研究者更容易地在现有工作的基础上进行微小改动，然后发表一篇看似独立的论文，这在学术界被称为“洗稿”或“快速模仿”。保留训练代码可以在一定程度上增加模仿的门槛。
2. 代码的复杂性和可维护性问题：
科研代码的“临时性”： 科研代码往往是为了实现某个特定研究目标而编写的，其主要目的是快速验证想法和生成实验结果。因此，代码的结构可能不够模块化，注释也可能不足，甚至存在一些“ Hack ”（巧妙但可能不太规范的实现方式）来加速开发。这样的代码通常不适合直接交付给公众进行广泛使用。
依赖性管理困难： 深度学习模型的训练往往依赖于特定的库版本（如 TensorFlow, PyTorch）、GPU 驱动程序、CUDA 版本等。这些依赖关系可能非常复杂且难以复现，一旦公开，用户可能会遇到大量的环境配置问题，导致无法顺利运行。发布测试脚本和预训练模型可以在一定程度上规避这些环境问题。
难以维护和支持： 发布训练代码意味着研究团队需要承担后续的用户支持、bug 修复、版本更新等责任。研究人员的时间和精力非常宝贵，他们更倾向于将精力投入到新的研究探索中，而不是维护一个可能已经过时的代码库。
3. 验证和应用的可行性考量：
方便他人验证研究成果： 论文的核心在于其提出的方法和取得的成果。放出预训练模型和测试脚本，可以使其他研究者或开发者能够快速地在自己的数据集上验证该模型的效果，或者将其集成到自己的应用中，从而促进学术交流和技术传播。
降低使用门槛： 对于很多研究者和开发者来说，他们可能更关心的是模型的性能和如何使用它来解决实际问题，而不是其底层的训练细节。预训练模型可以直接加载使用，测试脚本可以帮助他们快速上手，这比从零开始理解和复现训练过程要容易得多。
作为“基准”或“参考”： 预训练模型可以作为一个重要的“基准”（benchmark），供其他研究者在其基础上进行改进和比较。测试脚本则提供了一个标准化的评估流程。
4. 个人或团队的工作流程和效率：
时间压力： 科研项目通常有发表时间的要求，研究团队可能需要在截止日期前完成论文撰写和实验验证，而整理和优化训练代码需要额外的时间和精力。在这种情况下，优先发布模型和测试脚本是一种更高效的选择。
团队分工： 在一个研究团队中，可能存在专注于模型训练和实验的成员，而另一部分成员则专注于代码的工程化和可复现性。如果后者的工作尚未完成或未达到发布标准，那么只发布部分成果是情理之中的。
5. 对下游应用的影响（有时是积极的，有时是出于谨慎）：
促进应用： 很多时候，发布预训练模型是为了促进其在实际应用中的推广。例如，一个在图像识别任务上表现出色的模型，发布预训练模型可以让开发者更快地将其集成到各种图像应用中。
防止滥用或误用： 在某些敏感领域，如人脸识别、情感分析等，研究团队可能出于对技术被滥用或误用的担忧，而选择不公开训练代码。他们可能希望通过控制模型的使用方式来降低潜在的风险。
总结一下，为什么会这样做？
保护核心竞争力： 这是最主要的动机，保留训练代码可以防止竞争对手轻易复制其研究的精华。
代码质量和复杂性： 科研代码往往不够“工程化”，难以直接给公众使用。
资源限制： 研究团队的时间和精力有限，维护和支持完整的训练代码库可能超出其能力范围。
促进验证和应用： 发布模型和测试脚本，可以在不暴露核心训练细节的情况下，方便他人验证和使用其研究成果。
商业考量： 如果研究成果具有商业价值，保留训练代码是一种保护自身利益的策略。
总而言之，不开源训练代码是一种在保护核心研究优势、应对代码复杂性、节约研究资源和促进研究传播与应用之间寻求平衡的策略。它允许社区参与到验证和应用中来，但将最关键的“秘方”留给自己，以便在未来的研究和商业化中保持优势。
核心原因：保护核心技术和研究优势，同时方便他人验证和应用。
这就像一个厨师公开了自己做的招牌菜（模型）和品尝方法（测试脚本），但保留了独门的秘制酱料配方（训练代码）。这样既能让大家尝到美味（验证模型效果），也能让大家接触到他的技艺（应用模型），但最关键的、最能体现他独特价值的秘诀（训练代码）仍然掌握在自己手中。
具体原因分析：
1. 保护研究的原创性和商业价值：
核心技术壁垒： 训练代码中往往包含了研究团队经过大量实验、反复调整和优化的关键算法、超参数设置、数据预处理流程、损失函数设计、模型架构的细微修改等。这些是研究成果的核心，直接关系到模型性能的优劣和创新性。如果完全开源，竞争对手可以轻易复制其研究成果，甚至进行改进，从而削弱了原研究团队的领先地位。
未来发展和商业化： 如果该研究具有商业潜力，例如在自动驾驶、医疗诊断、自然语言处理等领域，公开训练代码可能直接影响到未来技术转让、产品开发或创业公司的竞争力。保留训练代码是保护自身商业利益的一种方式。
防止“洗稿”和快速模仿： 完全开源代码会让其他研究者更容易地在现有工作的基础上进行微小改动，然后发表一篇看似独立的论文，这在学术界被称为“洗稿”或“快速模仿”。保留训练代码可以在一定程度上增加模仿的门槛。
2. 代码的复杂性和可维护性问题：
科研代码的“临时性”： 科研代码往往是为了实现某个特定研究目标而编写的，其主要目的是快速验证想法和生成实验结果。因此，代码的结构可能不够模块化，注释也可能不足，甚至存在一些“ Hack ”（巧妙但可能不太规范的实现方式）来加速开发。这样的代码通常不适合直接交付给公众进行广泛使用。
依赖性管理困难： 深度学习模型的训练往往依赖于特定的库版本（如 TensorFlow, PyTorch）、GPU 驱动程序、CUDA 版本等。这些依赖关系可能非常复杂且难以复现，一旦公开，用户可能会遇到大量的环境配置问题，导致无法顺利运行。发布测试脚本和预训练模型可以在一定程度上规避这些环境问题。
难以维护和支持： 发布训练代码意味着研究团队需要承担后续的用户支持、bug 修复、版本更新等责任。研究人员的时间和精力非常宝贵，他们更倾向于将精力投入到新的研究探索中，而不是维护一个可能已经过时的代码库。
3. 验证和应用的可行性考量：
方便他人验证研究成果： 论文的核心在于其提出的方法和取得的成果。放出预训练模型和测试脚本，可以使其他研究者或开发者能够快速地在自己的数据集上验证该模型的效果，或者将其集成到自己的应用中，从而促进学术交流和技术传播。
降低使用门槛： 对于很多研究者和开发者来说，他们可能更关心的是模型的性能和如何使用它来解决实际问题，而不是其底层的训练细节。预训练模型可以直接加载使用，测试脚本可以帮助他们快速上手，这比从零开始理解和复现训练过程要容易得多。
作为“基准”或“参考”： 预训练模型可以作为一个重要的“基准”（benchmark），供其他研究者在其基础上进行改进和比较。测试脚本则提供了一个标准化的评估流程。
4. 个人或团队的工作流程和效率：
时间压力： 科研项目通常有发表时间的要求，研究团队可能需要在截止日期前完成论文撰写和实验验证，而整理和优化训练代码需要额外的时间和精力。在这种情况下，优先发布模型和测试脚本是一种更高效的选择。
团队分工： 在一个研究团队中，可能存在专注于模型训练和实验的成员，而另一部分成员则专注于代码的工程化和可复现性。如果后者的工作尚未完成或未达到发布标准，那么只发布部分成果是情理之中的。
5. 对下游应用的影响（有时是积极的，有时是出于谨慎）：
促进应用： 很多时候，发布预训练模型是为了促进其在实际应用中的推广。例如，一个在图像识别任务上表现出色的模型，发布预训练模型可以让开发者更快地将其集成到各种图像应用中。
防止滥用或误用： 在某些敏感领域，如人脸识别、情感分析等，研究团队可能出于对技术被滥用或误用的担忧，而选择不公开训练代码。他们可能希望通过控制模型的使用方式来降低潜在的风险。
总结一下，为什么会这样做？
保护核心竞争力： 这是最主要的动机，保留训练代码可以防止竞争对手轻易复制其研究的精华。
代码质量和复杂性： 科研代码往往不够“工程化”，难以直接给公众使用。
资源限制： 研究团队的时间和精力有限，维护和支持完整的训练代码库可能超出其能力范围。
促进验证和应用： 发布模型和测试脚本，可以在不暴露核心训练细节的情况下，方便他人验证和使用其研究成果。
商业考量： 如果研究成果具有商业价值，保留训练代码是一种保护自身利益的策略。
总而言之，不开源训练代码是一种在保护核心研究优势、应对代码复杂性、节约研究资源和促进研究传播与应用之间寻求平衡的策略。它允许社区参与到验证和应用中来，但将最关键的“秘方”留给自己，以便在未来的研究和商业化中保持优势。
网友意见
因为模型可以拿测试集训练⊙﹏⊙
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