Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

CLI isn't overriding settings in the baseline.toml file

Aperta
#10 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
cli

Direzione di ricerca

Riproduci il problema con uv run python -m saev train e le opzioni mostrate, usando configs/preprint/baseline.toml come input di configurazione. Traccia come vengono analizzati e sovrascritti i valori data.scale_mean e data.scale_norm; l'attività è completata quando i valori CLI False hanno la precedenza sui valori predefiniti TOML durante l'addestramento.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Training jobs are still calculating means even though they are set to False in the CLI.

CLI Command:

uv run python -m saev train 
--sweep configs/preprint/baseline.toml 
--data.shard-root /fs/scratch/PAS2136/oh-scipe/activations/406094ac63e6de7a592d5ddbaa581e147d51a2596e39732dafe2171cfe15225b
--data.layer -1
--data.patches patches
--data.scale-mean False
--data.scale-norm False sae:relu
--sae.d-vit 768

baseline.toml file contents:

tag = "baseline-v4.8"

lr = [3e-4, 1e-3, 3e-3]

n_lr_warmup = 500
n_sparsity_warmup = 500

[sae]
normalize_w_dec = true
remove_parallel_grads = true
exp_factor = [16, 32]

[objective]
sparsity_coeff = [4e-4, 8e-4, 1.6e-3]

[data]
scale_mean = true
scale_norm = true

An example of this working correctly is in the python formatter 'black' where default options can be overridden in the CLI:
https://github.com/psf/black/blob/main/pyproject.toml

Lingua principale
Python
Stelle
67
Fork
12
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di Imageomics/saev

Tutte le issue di Imageomics/saev

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.