mnist_openfl should output data sizes
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Localiza la generación y configuración de métricas del ejemplo mnist_openfl y, a continuación, inspecciona cómo las operaciones de entrenamiento, evaluación y validación escriben archivos de métricas. Se considera completado cuando los archivos de métricas relevantes contienen los recuentos configurados de muestras de datos para sus respectivas operaciones.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
We missed a requirement: the metrics files should contain data sample counts for their relative operations. We can use any key names we like, so long as they're known at configuration time.
"Training samples", "Evaluation samples", "Validation samples", etc...
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 33
- Forks
- 32
- 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 mlcommons/mlcube_examples
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Proposal: add optional audit manifest examplePosiblemente ocupada Un pull request vinculado a esta issue está abierto o ya se fusionó. Abierto
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