Supporting non-vision models
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
調査の方向性
まず、Noneを受け取るre.sub呼び出しまでget_previous_layerを追跡し、次に、そのConv2d/BatchNorm2dに関する前提を、報告されているConv1d、Linear、LayerNorm、GELU、transpose、dropout、addのチェーンと比較します。非ビジョンモデルでどの前身を選択すべきかを文書化し、サポートされているレイヤーが見つからない場合の動作を定義できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi,
could you explain how to use this for non-vision models?
Trying to apply this to an audio model I am getting an error because get_previous_layer never finds a Conv2d or a BatchNorm2d and hence, after recursing through all the modules, just returns None, which then fails at re.sub.
Could you explain the logic behind "going back to the previous layer of exactly this type"?
the immediate earlier layers are: (add, causing the search) -> [transpose] -> gelu -> transpose -> layer_norm -> transpose -> conv1d -> ...
which layer would you expect to find here? Are you looking for the last layer that learns anything (which would be layer norm) or with actual learnable parameters (then it's conv1d)
there is a second case where this happens where the chain is: (add, causing the search) -> [dropout] -> linear -> layer_norm -> transpose -> gelu -> transpose -> layer_norm -> transpose -> conv1d -> ...
again, please help me out which layer should be found. I would guess the linear layer?
on a side note: instead of deep recursion, checking the whole list each time, building a tree or doubly-linked-list-like structure seems more appropriate (and easier to debug)
- 主要言語
- Python
- スター
- 36
- フォーク
- 3
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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