FluxML/Flux.jl

Optional batch dimension for convolutions

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#593 opened on 2019年2月4日

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説明

Currently Conv is the only place a batch dimension is required. It would be nice to check dimensions and reshape as necessary so that it isn't require, for convenience.

#583

コントリビューターガイド

技術スタック
なし
領域
machine learning
Issue 種別
feature
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
half day
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
clear
前提条件
Familiarity with JuliaBasic Flux knowledgeUnderstanding of convolutions
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
40
調査方針
Review the referenced issue #583 for context on why batch dimension is required. Examine the Conv implementation in the Flux source to understand the current shape expectations. Implement logic to detect batch dimension presence and reshape accordingly, ensuring backward compatibility.