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Métriques du dépôt

Stars

1 428 stars (1 428 stars)

Métriques de merge PR

Aucune PR mergée en 30 j (Aucune PR mergée en 30 j)

Description

Guide contributeur

Direction de recherche

Examinez les implémentations Im2Text de Torch et PyTorch liées pour comprendre l'architecture. Étudiez la base de code d'OpenNMT tf, en particulier les modules existants comme l'encodeur dans onmt/modules, pour déterminer où ajouter l'encodeur d'image. Aucun commentaire ou PR existant ne fournit de contexte supplémentaire, concentrez vous donc sur la réplication de l'approche dans le framework TensorFlow.

Stack technique

python

Domaine

backend

Type d'issue

Fonctionnalité

DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.

3

Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.

3-5 jours

Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.

Active

ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.

Claire

Prérequis

PythonTensorFlow

Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.

65