awslabs/gluonts

Introduce model input API

Open

#2.650 geöffnet am 14. Feb. 2023

Auf GitHub ansehen
 (0 Kommentare) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (753 Forks)batch import
enhancementhelp wanted

Repository-Metriken

Stars
 (3.888 Stars)
PR-Merge-Metriken
 (Keine gemergten PRs in 30 T)

Beschreibung

Model networks expect a set of parameters.

For example, DeepAR (mxnet) takes the following values:

https://github.com/awslabs/gluonts/blob/9260639dd28791e48db694d409fe5ef1eeb6806d/src/gluonts/mx/model/deepar/_network.py#L874-L886

It would be useful to make these parameters available on Estimator and Predictor to expose what input values (incl. type, etc) are expected.

We already do this to some extend in torch, where we expose input_shapes and input_types on some models.

Ideally we have single way of retrieving this information from all trainable models, both mxnet and torch.

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuchen Sie die vorhandenen `input shapes` und `input types` in Torch Modellen und entwerfen Sie dann eine einheitliche API, die sowohl für mxnet als auch für Torch Modelle funktioniert und Abwärtskompatibilität gewährleistet.
Tech Stack
python
Domain
machine learning
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
3-5 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Frisch
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Meist klar
Voraussetzungen
PythonGluonTS
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
30