Create file structure standard/documentation for how people should port over their task data splits.
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 35/100
Direzione di ricerca
Read pyhealth/tasks/temple_university_EEG_tasks.py and pyhealth/datasets/splitter.py, then compare how tuev.py handles splitters. Decide and document a consistent place and file structure for dataset-specific split functions; done means the guidance makes clear where people should put their task data splits.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Example:
Template university EEG tasks: https://github.com/sunlabuiuc/PyHealth/blob/master/pyhealth/tasks/temple_university_EEG_tasks.py
Splits in splitter.py: https://github.com/sunlabuiuc/PyHealth/blob/master/pyhealth/datasets/splitter.py
Problem:
Many datasets have pre-defined splits. Putting them all in splitter.py can get really ugly fast. It may be worth doing:
- splitter functions in their dataset.py like tuev.py
- splitter functions in their task.py like temple_universty_eeg_tasks.py
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 1.7k
- Fork
- 803
- Merge medio
- 4g 18h
- PR unite (30g)
- 58
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
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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