Architecture library won't work for more than one architecture
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza revisando la implementación de la biblioteca de arquitecturas y comparándola con el wrapper en BBHNet's libs/architectures/bbhnet/architectures/wrapper.py. Determina cómo gestiona actualmente la biblioteca una sola arquitectura y define los cambios necesarios para múltiples arquitecturas. Se considerará completado cuando la biblioteca y el wrapper admitan más de una arquitectura sin romper el uso existente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
The architectures library is working right now because there's only one architecture. This will actually break for more than one architecture, refer to the implementation in BBHNet for how to fix this. Better yet, just create a dedicated ML4GW/architectures repo that contains architectures for various purposes and this wrapper.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 11
- Forks
- 6
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de ML4GW/DeepClean
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 15/100
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question research topic
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 20/100
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enhancement
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 45/100
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bug documentation good first issue
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 45/100
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Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100
Todos los issues de ML4GW/DeepClean
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