Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

conv_bn helper block

オープン 初心者向け
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評価

難易度
2/5
見積もり時間
1〜3時間
初心者へのやさしさ
72/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
技術スタック
python, pytorch
領域
machine-learning

調査の方向性

作業は src/models.py で行います。そこに、Conv2d、BatchNorm2d、ReLU の各レイヤーのリストを返す補助関数 conv_bn(cin, cout, k=3, groups=1) を追加してください。作業を始める前に、この issue が依存している #4 がマージ済みか確認し、そのファイルの既存のモデルコードを読んでスタイルを合わせてください。完了の条件は、nn.Sequential(*conv_bn(3,32)) が (1,3,64,64) の入力を (1,32,64,64) に変換すること、そして PR のメッセージに Closes #12 が含まれていることです。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

good first issue model

Reusable Conv2d -> BatchNorm2d -> ReLU block.

Files: src/models.py

Tasks
  • conv_bn(cin, cout, k=3, groups=1) returning a list of layers
  • bias=False on the conv (BatchNorm has its own shift)
  • padding = k // 2 so spatial size is preserved
Done when

A (1,3,64,64) input through nn.Sequential(*conv_bn(3,32)) gives (1,32,64,64).

Depends on

#4

Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.

主要言語
Jupyter Notebook
スター
0
フォーク
0
平均マージ
1分
マージ済み PR（30日）
3

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

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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