TPU Training

Repository metrics

Stars

1,428 stars (1,428 stars)

PR merge metrics

30d に merged PR はありません (30d に merged PR はありません)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

OpenNMT tfのドキュメントとソースコードでTPUサポートを確認してください。コードベースや設定ファイルでTPUへの参照を探します。また、TensorFlowのTPUトレーニングに関するドキュメントも参照してください。

技術スタック

pythontensorflow

領域

machine learning

Issue 種別

調査

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。

1

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。

1時間未満

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。

メンテナーの返信待ち

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。

明確

前提条件

PythonTensorFlow

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。

80