丢人了!英伟达抄代码也就算了,竟然把人家的License都改成自己的

一名开发者指控英伟达在其最新发布的CUDA版本FlowNet项目中抄袭了他的代码,并且更改了许可协议,将代码版权归属于英伟达。

 今天一早,营长像往常一样打开手机,来Reddit上看看大家都在讨论啥。


网友Ouitos被人抄代码并改License的声讨,顿时激起了营长的义愤。



仔细看看,搞事的这货竟然还是英伟达!!



根据网友Ouitos的叙述,英伟达的GitHub账户在前一天发布了一个CUDA版本的FlowNet——flownet2-pytorch(https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch),一看吓一跳,他从英伟达这个发布不到3天的项目中发现了不少自己6个月前所写的代码,也就是他自己为FlowNet所做的PyTorch实现——FlowNetPyTorch(https://github.com/ClementPinard/FlowNetPytorch)。

他叙述的原文是这样的:



网友Ouitos表示,英伟达在README中不仅丝毫未提他先前所做的贡献,而且在flownet2-pytorch的LICENSE文件中还把代码版权归为英伟达公司所有,这就有点令人不爽了。


他在文中给出了几段代码的对比,营长截图如下:


比如函数class MultiScaleLoss(nn.Module),Ouitos写成这样(从第8行起:https://github.com/ClementPinard/FlowNetPytorch/blob/607f99f46be3eccbd9b07c73848a68bc12156392/multiscaleloss.py#L8



英伟达工程师则抄作这样(46行起,https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch/blob/master/losses.py#L46



比如神经网络模型class FlowNetS(nn.Module),Ouitos写成这样(第32行起,https://github.com/ClementPinard/FlowNetPytorch/blob/5381bd5c699b850785ab5dec6fda523b9126c912/models/FlowNetS.py#L32



英伟达工程师则抄作这样(11行起,https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch/blob/master/networks/FlowNetS.py#L11



比如函数def conv(batchNorm, in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=1),Ouitos写成这样(第9行起,https://github.com/ClementPinard/FlowNetPytorch/blob/5381bd5c699b850785ab5dec6fda523b9126c912/models/FlowNetS.py#L9):



英伟达工程师则抄作这样(7行起,https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch/blob/master/networks/submodules.py#L7



同时,网友Ouitos还指出,尽管PyTorch已经提供了提升代码可读性的工具,英伟达的代码写出来的代码还是相当难读,因为它压根就没用:



而它只需这么几行代码,就能生成好读不少的代码样式:



不过,网友Ouitos表示,之所以提出这事,他最为关心的还是flownet2的最佳实现,毕竟英伟达工程师现在用的方法可算不上特别高明。


这里,营长要批评一句,作为一家有点风度的大公司,英伟达工程师在使用人家代码前连问都不问一声,这跟国内某些公司一味抄袭人家产品做法也没啥太大差别了。


要不,老黄你干脆这样来改——直接把网友Ouitos招进来负责flownet2-pytorch项目,至于开不开除原来那个工程师……You are the boss.





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### 关于NVIDIA 错误代码 0x80070005 的解决方案 错误代码 `0x80070005` 表明存在权限不足的问题,这通常发生在尝试注册 DLL 文件时遇到访问拒绝的情况。对于 NVIDIA 驱动程序安装过程中出现此错误的情形,可以采取如下措施来解决问题: #### 解决方案一:管理员模式运行安装程序 确保以最高特权级别执行驱动更新操作。右键点击下载好的 NVIDIA 安装包并选择“以管理员身份运行”,这样可以获得必要的文件写入和修改权限。 #### 解决方案二:禁用杀毒软件或防火墙暂时 有时安全防护工具可能会阻止某些合法的操作,比如新硬件设备的初始化过程中的DLL注册行为。因此,在安装期间关闭这些保护机制可能有助于顺利完成安装流程[^1]。 #### 解决方案三:清理旧版残留数据 如果之前有过不成功的显卡驱动卸载经历,则可能导致系统内仍有部分未清除干净的相关组件影响新的版本正常部署。建议使用专门的应用移除工具彻底删除之前的记录后再重试最新官方发布的稳定版驱动。 ```powershell Get-WmiObject Win32_PnPSignedDriver | Where-Object { $_.DeviceID -like "*NVIDIA*" } | ForEach-Object { $_.Uninstall() } ``` 上述 PowerShell 脚本可以帮助识别当前计算机上已存在的 NVIDIA 设备,并对其进行安全卸载处理。 #### 解决方案四:检查 Windows 更新服务状态 确认 Windows Update 组件处于良好工作状况下再继续其他步骤。因为有时候微软系统的补丁也会间接修复第三方应用程序兼容性的漏洞从而改善整体稳定性表现。
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