Major Issues with nanopyx.methods.esrrf.parameter_sweep
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 42/100
- Issue-Typ
- Bug
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Ruhig
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- computer-vision, performance
Rechercherichtung
Beginne bei nanopyx.methods.esrrf.parameter_sweep und verfolge die Verarbeitung von n_frames sowie die Berechnung von qnr. Reproduziere den gemeldeten Fall der Verarbeitung in Batches mit 100 Frames bei großen Datensätzen sowie den Fall mit niedrigem qnr bei reduzierten Daten. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn die Verarbeitung in Batches innerhalb des vorgesehenen Speicherlimits bleibt und qnr für die gemeldeten Referenz- und eSRRF-Bilder einen plausiblen Wert zurückgibt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
The parameter sweep function experiences several errors when attempting to use the n_frames keyword argument. When attempting to split a large data set into 100 frame batches, the function will load the entire data set, creating a memory overflow. I have been able to pass 100 frames to the parameter sweep function without any issues on my laptop with 32GB of RAM. However, attempting to batch large data sets (1000+ frames) into 100 frame chucks causes memory to exceed 75GBs on a high performance cluster.
By reducing the size of the original dataset, the function can run within memory limits; however, it displays a quirk in qnr the calculation returning the impossibly low value of 0. The resulting qnr chart is depicted below, despite moderate similarities in the reference image and the eSRRF image:
Please ignore the "1000 frame average" title the variable used in the f-string was outdated. Both the references and eSRRF image are from 10 frames.
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 93
- Forks
- 13
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
- Enthält ein Dockerfile oder eine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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