AI-Scientist项目中nanoGPT实验路径问题的技术解析

在AI-Scientist项目的nanoGPT模板使用过程中，研究人员可能会遇到一个常见的路径配置问题。本文将深入分析该问题的技术背景，并提供专业解决方案。

问题现象

当用户在nanoGPT模板目录下执行多次实验运行时，从第二次运行开始会出现"FileNotFoundError"错误，提示找不到训练数据文件。具体表现为：

• 第一次运行run_0时正常
• 后续运行run_1到run_5时出现路径错误

技术背景分析

该问题源于实验脚本中设计的相对路径处理逻辑。在nanoGPT/experiment.py文件的第386行附近，开发者设置了条件路径判断：

if out_dir == "run_0":
    data_dir = os.path.join("../../data", dataset)
else:
    data_dir = os.path.join("../../../data", dataset)

这种设计基于特定的目录结构假设，当实验运行目录改变时，相对路径的基准点也会变化，导致后续运行无法正确定位数据文件。

专业解决方案

AI-Scientist项目实际上提供了更科学的实验管理方式，不应手动多次运行单个实验脚本。正确做法是使用项目提供的launch_scientist.py脚本进行实验管理。该脚本会：

1. 自动处理所有路径配置
2. 规范管理多次实验运行
3. 提供统一的实验结果收集和分析接口

最佳实践建议

1. 统一使用项目入口脚本：始终通过顶层目录的launch_scientist.py启动实验，而非直接调用子模块脚本

2. 理解项目结构：AI-Scientist采用模块化设计，各模板(nanoGPT等)应通过主入口协调运行

3. 配置管理：对于需要自定义的实验参数，应通过项目提供的配置文件机制，而非直接修改脚本

4. 结果收集：实验结果会自动组织在统一目录结构中，便于后续分析和比较

技术启示

这个问题反映了科研代码中常见的一个设计考量：如何在灵活性和规范性之间取得平衡。AI-Scientist通过主控脚本的设计，既保持了各模板的独立性，又提供了统一的实验管理界面，是值得借鉴的工程实践。

对于深度学习研究者，理解项目的整体架构设计比单独运行某个模块更为重要，这有助于提高研究效率和结果的可复现性。