Improve distributed tests for Confusion Matrix (CM and MLCM)

Métriques du dépôt

Stars

4 313 étoiles (4 313 étoiles)

Métriques de merge PR

Métriques PR en attente (Métriques PR en attente)

Description

Guide contributeur

Direction de recherche

Étudiez l'exemple lié dans test recall.py pour comprendre le modèle de test distribué, puis adaptez la génération de données de test et les assertions de la matrice de confusion pour fonctionner avec plusieurs processus.

Stack technique

pythonpytorch

Domaine

backendtesting

Type d'issue

Test

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.

Active

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

Plutôt claire

Prérequis

PythonPyTorchTesting

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

55