Model A vs Model B comparison table
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
Direzione di ricerca
Start in scripts/evaluate_custom.py and find where saved per-model results are loaded, since the table must be built only from those, not by retraining. Issues #33, #17, #26 and #27 must be merged first, so check whether their outputs exist before starting. Done when results/compare_AB.csv and results/compare_AB.tex are both generated from saved results and contain all seven listed columns.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Table required by the brief.
Files: scripts/evaluate_custom.py
Tasks
- Columns: trainable params, MACs, size on disk (KB), int8 KB, training time/epoch, latency, test accuracy
- Export to
results/compare_AB.csvand a LaTeX tableresults/compare_AB.tex
Done when
CSV and .tex are generated from saved results only.
Depends on
#33 #17 #26 #27
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 0
- Fork
- 0
- Merge medio
- 1m
- PR unite (30g)
- 3
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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