tensorflow_graphics.datasets.modelnet40
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 30/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data, machine-learning
Línea de trabajo
Comienza en tensorflow_graphics/datasets/modelnet40/modelnet40.py, en la definición de _URL, y reproduce después el fallo con ModelNet40.load(split='train', with_info=True). Compara la ruta de descarga normal con la solución documentada mediante un servidor local. Se considera terminado cuando el dataset se puede descargar y construir sin el servidor manual, y una carga posterior con download=False reutiliza los datos.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Security certificate on the Stanford side is expired, so auto-download of resources fails.
Major hack to get it working in the meantime:
- download
https://shapenet.cs.stanford.edu/media/modelnet40_ply_hdf5_2048.zipmanually - in the download folder, start a server with
python3 -m http.server 8080 - modify _URL in
tensorflow_graphics/datasets/modelnet40/modelnet40.pyto be_URL = 'http://localhost:8080/modelnet40_ply_hdf5_2048.zip' - allow dataset to be built by executing
from tensorflow_graphics.datasets.modelnet40 import ModelNet40
ds_train, info = ModelNet40.load(split='train', with_info=True)
- after this, ensure you do not re-download:
data_dir = '~/tensorflow_datasets'
ds_train, info = ModelNet40.load(split='train', with_info=True, data_dir=data_dir, download=False)
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2.8k
- Forks
- 374
- Merge medio
- 5 d 9 h
- PR fusionados (30 d)
- 1
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.
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