Per-layer parameter and MAC table
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 半日
- 初心者へのやさしさ
- 55/100
- 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
調査の方向性
Start in src/complexity.py, where the forward hooks for Conv2d, BatchNorm2d and Linear modules belong, and check how count_params already totals parameters. Add layer_table(model) and save_layer_table(model, path), applying the MAC formulas from the issue. Done means results/arch_A.csv and results/arch_B.csv exist and their totals match count_params. Issue #16 is listed as a dependency, so confirm it is merged before you start.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Forward hooks that record params and multiply-accumulates per layer.
Files: src/complexity.py
Tasks
- Hook Conv2d, BatchNorm2d and Linear modules
- Conv MACs = H_out * W_out * C_out * k_h * k_w * C_in / groups; Linear MACs = in * out; BN = 0
- Label convs as Conv / DW conv / PW conv
-
layer_table(model)returns list of dicts;save_layer_table(model, path)writes CSV
Done when
results/arch_A.csv and results/arch_B.csv are produced; totals match count_params.
Depends on
#16
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
- 5時間 32分
- マージ済み PR（30日）
- 5
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
- 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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