threestudio-project/threestudio

Reproducibility

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#219 ouverte le 10 juil. 2023

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 (3 commentaires) (0 réactions) (0 assignés)Python (395 forks)batch import
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Description

Although we have a configured seed for each experiment, I still observe different results from the same configuration. I suspect there exist some modules out of the seed_everything control. Does anyone have any inspiration for this?

Guide contributeur

Direction de recherche
Inspectez la base de code pour identifier toutes les sources d'aléatoire. Vérifiez le chargement des données, l'augmentation des données, l'initialisation du modèle et toute opération personnalisée qui pourrait contourner le contrôle de la graine. Recherchez les modules qui utilisent des fonctions aléatoires de Python random, numpy ou torch en dehors des appels de seed everything.
Stack technique
python
Domaine
computer graphicsmachine learning
Type d'issue
Bug
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
PythonGit
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
60