Evaluation gets nan mae
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia da evaluate.py e dal comando di valutazione Quick-Start documentato, quindi confronta gli effetti dell’utilizzo di --split test invece dello split documentato. Esegui il comando fornito e traccia dove viene calcolato o riportato il MAE; il lavoro è completato quando viene identificato il motivo per cui la valutazione di test produce nan e questo comportamento viene documentato o corretto.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I want to evaluate the performance of pretrained Graphormer using testing data and I use following code
python evaluate.py \
--user-dir ../../graphormer \
--num-workers 16 \
--ddp-backend=legacy_ddp \
--dataset-name pcqm4m \
--dataset-source ogb \
--task graph_prediction \
--criterion l1_loss \
--arch graphormer_base \
--num-classes 1 \
--batch-size 64 \
--pretrained-model-name pcqm4mv1_graphormer_base \
--load-pretrained-model-output-layer \
--split test \
--seed 1
It is similar to code in https://graphormer.readthedocs.io/en/latest/Quick-Start.html#evaluate-pre-trained-models, and the only difference is --split.
However, I get result like this. I don't know why.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.5k
- Fork
- 374
- Merge medio
- 14h 51m
- PR unite (30g)
- 3
Preparare l'ambiente
Non abbiamo ancora controllato i file di configurazione di questo progetto. 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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