有的时候看了一篇论文，尤其是深度学习方面的，想看看代码，但是作者的代码经常都没有公开。
我将你的这篇论文分为两种。
经典论文或者引用比如超过100的。最近一两年才发的论文，或者引用比较低的论文，一般你要这种论文是因为符合你的研究方向或兴趣。情况2解决办法：
尝试直接通过论文上的邮箱给作者发邮件求代码，只不过不一定会理你（据我观察，国内的90%不会鸟你，国外的70%都会回复你）或者看看能不能在谷歌学术上搜这篇论文，然后找到作者个人主页，有的时候会公开。概率最大的办法，即github网站：https://github.com/。最平平无奇的网站，但是却是最帅的，这个网站对于情况1和情况2都适用。使用办法是：先打开github，然后1.输入模型名字；2.输入作者名字，然后到其github主页中找这个论文的代码。3.输入论文题目，不过，其检索能力不怎么好。我试过，在github上输入一篇论文的标题，通常都搜不到代码（除非很有名的论文），但是输入论文里面模型的名字，却能搜到。用情况1的解决办法。情况1的解决办法：
1. https://paperswithcode.com/ 这个是我比较喜欢的，界面很好，而且一篇论文有很多代码供你挑选。 
2. https://www.catalyzex.com/ 这个也还不错。 
所以那个时候，我一般都是全部下下来，然后进行进一步地筛选。
上面那样特别累，而且不讨好。在下面这种情况更加不适用，例如我终于大海捞针，找到了一篇和我完全对口的论文，我也很想继续跟踪(follow)这篇论文，查看其最新进展。注意！不是看参考文献，参考文献是查看其过去进展，我是要看谁引用了这篇论文。
可以使用如下网站，快速查找某篇论文的前世今生。https://www.connectedpapers.com/ 我极其喜欢的网站，太绝了。
上面的每一个节点都是一篇论文，点击那个节点就会显示该论文的摘要，太方便了。
而且还会显示这篇论文被谁引用或者引用了谁。 
上面这个有一个缺点，是一个无向图，按照道理，有向图肯定要好很多。设想如果是同一年份的，比如2020年后期引用了2020年前期的一篇论文，由于上面没有打上箭头，你根本看不出是谁引用了谁，不利于我们跟论文。
另外一个网站：https://www.semanticscholar.org/。
点击citation就可以看到所有引用该论文的论文，适合跟论文，个人更喜欢这个网站。