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Standardize batchifying image features

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#2.461 geöffnet am 11. März 2020

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 (4 Kommentare) (1 Reaktion) (0 zugewiesene Personen)Python (2.089 Forks)batch import
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Beschreibung

Currently, ImageSeq2seqAgent and ImagePolyencoderAgent have two separate .batchify_image_features() methods for preparing image features for encoding. The main advantage of ImagePolyencoderAgent's implementation of this method is that the images are packed into a Tensor for data_parallel. It's worth testing whether ImageSeq2seqAgent really requires a separate .batchify_image_features() method now: if not, it should be removed, and ImagePolyencoderAgent.batchify_image_features() should be moved into TorchImageAgent.

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuche die Implementierung von batchify image features sowohl in ImageSeq2seqAgent als auch in ImagePolyencoderAgent innerhalb der ParlAI Codebasis. Stelle fest, ob die Unterschiede aufgrund architektonischer Einschränkungen notwendig sind oder ob die Polyencoder Version verallgemeinert werden kann. Wenn möglich, verschiebe die Methode des Polyencoders in TorchImageAgent und entferne die Duplikate in Seq2seq. Siehe die Diskussion in Issue #2461 für den Kontext.
Tech Stack
python
Domain
machine learningbackend
Issue Type
Refactoring
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.
Halber Tag
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Veraltet
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
ParlAI agentsPyTorch DataParallelImage feature batchification
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
65