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Issue in reproducibility

オープン
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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
説明が足りない
活発さ
静か
技術スタック
python, pytorch

調査の方向性

mateomorin/ttc-training の main ブランチをクローンし、test_reproducibility の最後のテストのコメントを解除して、提供された seeding セットアップで uv run pytest を実行します。再現性テストの結果と警告を比較します。合成データでのトレーニング後に異なる結果が出ることをテストが示さなくなれば、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

I am unable to get the exact result after training a ttc model on my data (synthetic data), even after setting every possible seed:

torch.manual_seed(42)
random.seed(42)
np.random.seed(42)

torch.use_deterministic_algorithms(True)
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.manual_seed_all(42)
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
    torch.backends.cudnn.benchmark = False
    
    pytorch_lightning.seed_everything(42)

For full reproducibility:

git clone -b main https://github.com/mateomorin/ttc-training.git
# uncomment last test of test_reproducibility
# potentialy change your data path if you do not have access to bucket projet-ape
uv run pytest     # should have 2 passed, 1 failed and potential warnings
主要言語
Python
スター
23
フォーク
7
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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