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Standardize batchifying image features

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#2461 aperta il 11 mar 2020

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 (4 commenti) (1 reazione) (0 assegnatari)Python (2089 fork)batch import
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Descrizione

Currently, ImageSeq2seqAgent and ImagePolyencoderAgent have two separate .batchify_image_features() methods for preparing image features for encoding. The main advantage of ImagePolyencoderAgent's implementation of this method is that the images are packed into a Tensor for data_parallel. It's worth testing whether ImageSeq2seqAgent really requires a separate .batchify_image_features() method now: if not, it should be removed, and ImagePolyencoderAgent.batchify_image_features() should be moved into TorchImageAgent.

Guida contributor

Direzione di ricerca
Esamina l'implementazione di batchify image features sia in ImageSeq2seqAgent che in ImagePolyencoderAgent all'interno della codebase di ParlAI. Determina se le differenze sono necessarie a causa di vincoli architetturali o se la versione Polyencoder può essere generalizzata. Se possibile, sposta il metodo di Polyencoder in TorchImageAgent e rimuovi il duplicato in Seq2seq. Fai riferimento alla discussione nell'issue #2461 per il contesto.
Tech stack
python
Dominio
machine learningbackend
Tipo issue
Refactoring
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
Mezza giornata
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Datata
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
ParlAI agentsPyTorch DataParallelImage feature batchification
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
65