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Issue in reproducibility

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
42/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python, pytorch
Ambito
machine-learning, testing-qa

Direzione di ricerca

Clona il branch main di mateomorin/ttc-training, decommenta l’ultimo test in test_reproducibility ed esegui uv run pytest con la configurazione di seeding fornita. Confronta i risultati del test di riproducibilità e gli avvisi; il lavoro è completato quando il test non dimostra più risultati diversi dopo l’addestramento sui dati sintetici.

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

Descrizione

I am unable to get the exact result after training a ttc model on my data (synthetic data), even after setting every possible seed:

torch.manual_seed(42)
random.seed(42)
np.random.seed(42)

torch.use_deterministic_algorithms(True)
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.manual_seed_all(42)
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
    torch.backends.cudnn.benchmark = False
    
    pytorch_lightning.seed_everything(42)

For full reproducibility:

git clone -b main https://github.com/mateomorin/ttc-training.git
# uncomment last test of test_reproducibility
# potentialy change your data path if you do not have access to bucket projet-ape
uv run pytest     # should have 2 passed, 1 failed and potential warnings
Lingua principale
Python
Stelle
23
Fork
7
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

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.

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