pytorch/ignite

[FR] Engine with data echoing/minibatch persistency/BA

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#672 geöffnet am 23. Nov. 2019

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 (3 Kommentare) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (602 Forks)batch import
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PR-Merge-Metriken
 (Durchschn. Merge 18T 23h) (19 gemergte PRs in 30 T)

Beschreibung

Idea is to propose 2 things:

  • a supervised trainer with minibatch persistency [3] (configurable K = same batch reusage)
  • a handler that can be used inside user's update_fn of the trainer and implementing
    • minibatch persistency [3] or
    • Batch Augmentation [1]

Refs: [1] https://arxiv.org/abs/1901.09335 [2] https://arxiv.org/abs/1907.05550 [3] https://arxiv.org/abs/1806.07353

cc @ericspod

Contributor Guide

Research-Richtung
Studieren Sie die referenzierten Papiere und die bestehende Trainer Infrastruktur in der ignite Bibliothek, um einen überwachten Trainer mit Minibatch Persistenz und einen Handler für Batch Augmentierung zu entwerfen.
Tech Stack
pythonpytorch
Domain
backend
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
2
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-3 Stunden
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Recherche nötig
Voraussetzungen
PythonPyTorch
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
50