Major Issues with nanopyx.methods.esrrf.parameter_sweep
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 42/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- python
調査の方向性
nanopyx.methods.esrrf.parameter_sweep から開始し、n_frames の処理と qnr の計算を追跡します。大規模なデータセットで報告された 100 frames のバッチ処理のケースと、縮小したデータで qnr が低くなるケースを再現します。バッチ処理が想定されたメモリ制限内に収まり、qnr が報告されたリファレンス画像および eSRRF 画像に対して妥当な値を返せば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
The parameter sweep function experiences several errors when attempting to use the n_frames keyword argument. When attempting to split a large data set into 100 frame batches, the function will load the entire data set, creating a memory overflow. I have been able to pass 100 frames to the parameter sweep function without any issues on my laptop with 32GB of RAM. However, attempting to batch large data sets (1000+ frames) into 100 frame chucks causes memory to exceed 75GBs on a high performance cluster.
By reducing the size of the original dataset, the function can run within memory limits; however, it displays a quirk in qnr the calculation returning the impossibly low value of 0. The resulting qnr chart is depicted below, despite moderate similarities in the reference image and the eSRRF image:
Please ignore the "1000 frame average" title the variable used in the f-string was outdated. Both the references and eSRRF image are from 10 frames.
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 93
- フォーク
- 14
- 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
- Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
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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