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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

リンクされている Torch および PyTorch の Im2Text 実装を調べて、そのアーキテクチャを理解します。OpenNMT tf のコードベース、特に onmt/modules 内の既存モジュール（エンコーダーなど）を研究し、画像エンコーダーを追加する場所を決定します。既存のコメントや PR は追加のコンテキストを提供しないため、TensorFlow フレームワーク内でこのアプローチを再現することに焦点を当てます。

技術スタック

python

領域

backend

Issue 種別

機能

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。

3-5日

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。

アクティブ

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。

65