Model A vs Model B comparison table
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Start in scripts/evaluate_custom.py and find where saved per-model results are loaded, since the table must be built only from those, not by retraining. Issues #33, #17, #26 and #27 must be merged first, so check whether their outputs exist before starting. Done when results/compare_AB.csv and results/compare_AB.tex are both generated from saved results and contain all seven listed columns.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Table required by the brief.
Files: scripts/evaluate_custom.py
Tasks
- Columns: trainable params, MACs, size on disk (KB), int8 KB, training time/epoch, latency, test accuracy
- Export to
results/compare_AB.csvand a LaTeX tableresults/compare_AB.tex
Done when
CSV and .tex are generated from saved results only.
Depends on
#33 #17 #26 #27
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 0
- Forks
- 0
- Merge medio
- 1 min
- PR fusionados (30 d)
- 3
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
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.
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