当Git和Git-LFS无法解决机器学习复现问题时，是时候祭出DVC了

选自towardsdatascience作者：David Herron机器之心编译参与：高璇、王淑婷为解决机器学习可复现性的问题，很多人会用 Git 和 Git-LFS，但这二者并不足以解决这个难题。为此，作者在文中提出了 DVC 并列出了它的三大优势：精准记录时间点和使用的文件、特定时间点使用命令的确切顺序、轻松实现数据和代码共享。有人认为，由于软件工具的不充分，无法保证完全复现机器学习模型的结果，机器学习领域正「陷入危机」。这个危机可以通过为机器学习从业者提供更好的软件工具来解决。可复现性问题非常重要，每年一度的 NeurIPS 会议也将其列为 NeurIPS 2019 讨论的主要议题。所谓的危机是因为研究者难以复现同行或科学家们的工作，这制约了他们在彼此工作基础上进一步取得进 ………………………………