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Standardize batchifying image features

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#2 461 ouverte le 11 mars 2020

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 (4 commentaires) (1 réaction) (0 assignés)Python (2 089 forks)batch import
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Description

Currently, ImageSeq2seqAgent and ImagePolyencoderAgent have two separate .batchify_image_features() methods for preparing image features for encoding. The main advantage of ImagePolyencoderAgent's implementation of this method is that the images are packed into a Tensor for data_parallel. It's worth testing whether ImageSeq2seqAgent really requires a separate .batchify_image_features() method now: if not, it should be removed, and ImagePolyencoderAgent.batchify_image_features() should be moved into TorchImageAgent.

Guide contributeur

Direction de recherche
Examinez l'implémentation de batchify image features dans ImageSeq2seqAgent et ImagePolyencoderAgent au sein de la base de code ParlAI. Déterminez si les différences sont nécessaires en raison de contraintes architecturales ou si la version Polyencoder peut être généralisée. Si possible, déplacez la méthode de Polyencoder vers TorchImageAgent et supprimez le doublon dans Seq2seq. Reportez vous à la discussion dans l'issue #2461 pour le contexte.
Stack technique
python
Domaine
machine learningbackend
Type d'issue
Refactorisation
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.
Une demi journée
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Ancienne
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
ParlAI agentsPyTorch DataParallelImage feature batchification
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
65