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Issue in evaluate.EvaluationModule.add

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
52/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python

Línea de trabajo

Comienza en evaluate/src/evaluate/module.py y compara EvaluationModule.add alrededor de la línea 533 con add_batch alrededor de la línea 486. Confirma cómo se usa selected_feature_format para las features cuyos valores son listas y, después, actualiza add para que la entrada indicada se valide con respecto al formato seleccionado en lugar de la lista de features; se considera terminado cuando el caso de métrica mostrado ya no lanza el ValueError engañoso.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Unlike evaluate.EvaluationModule.add_batch, evaluate.EvaluationModule.add DOES NOT WORK with Metrics (evaluate.Metric(evaluate.EvaluationModule)) whose Features (evaluate.MetricInfo(evaluate.EvaluationModuleInfo).features) are List[datasets.Features], instead of datasets.Features. Because a list DOES NOT HAVE an encode_example Method as in Line 533 from evaluate/src/evaluate/module.py, throwing a ValueError that DOES NOT TRULY RELATE to the cause itself, as it can be seen in:

ValueError: Predictions and/or references don't match the expected format. Expected format: Feature option 0: {'predictions': Value(dtype='string', id='sequence'), 'references': Sequence(feature=Value(dtype='string', id='sequence'), length=-1, id='references')} Feature option 1: {'predictions': Value(dtype='string', id='sequence'), 'references': Value(dtype='string', id='sequence')}, Input predictions: ['void hello_world()'], Input references: ['void hello_world()']

The evaluate.EvaluationModule.add Method should instead use the selected_feature_format Field from evaluate.EvaluationModule, as in Line 486 from evaluate/src/evaluate/module.py at evaluate.EvaluationModule.add_batch.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.5k
Forks
359
Merge medio
38 min
PR fusionados (30 d)
4

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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