QM9 download links are broken
Los mantenedores suelen responder en 1 día
Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 55/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- python, tensorflow
- Área
- data
Línea de trabajo
Comienza con la reproducción vinculada en Google Colab para confirmar que la descarga de QM9 recibe una respuesta 202 y no termina. Localiza la configuración de descarga de QM9, actualiza las rutas del proveedor usando los enlaces corregidos descritos en el issue y verifica que sus valores SHA-256 coincidan y que el dataset se descargue correctamente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
/!\ PLEASE INCLUDE THE FULL STACKTRACE AND CODE SNIPPET
Short description
QM9 dataset links are broken.
Environment information
-
Operating System: ubuntu22
-
Python version: 3.12
-
tensorflow-datasets/tfds-nightlyversion: 4.9.10+nightly -
tensorflow/tf-nightlyversion: 2.21 -
Does the issue still exists with the last
tfds-nightlypackage (pip install --upgrade tfds-nightly) ? yes
Reproduction instructions
Google colab with reproduction:
https://colab.research.google.com/drive/1wYtUHNxWCe8tGxHgb1iT0LuyFHteo-_3#scrollTo=x2BB5jV0Zo3a
Expected behavior
QM9 is downloaded
Additional context
The data provider seems to have changed slightly the paths to the dataset. A 202 is received and the download doesn't happen. I have found the correct links (they match the sha256sums) - pull request fixing the links to follow.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 4.6k
- Forks
- 1.6k
- Merge medio
- 9 h
- PR fusionados (30 d)
- 8
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una 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 tensorflow/datasets
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