[FEATURE]
メンテナーはふだん 5 日以内に返信
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
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 46/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
このリクエストは @deeplake.compute API に関するものなので、まず decorator の実装と、sample_out に書き込むサンプルの transform path を見つけます。次に、compute または Dataset transform の動作について利用可能なテスト/ドキュメントを読み、特にフィールドの伝播に関するチェックを確認して、出力フィールドを 1 つだけ追加するケースで issue を再現します。pipe_missing 形式のパスが変更されていない入力フィールドを自動的に保持することを確認し、その動作に対する regression test を追加/更新して、完了を検証します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
🚨🚨 Feature Request
- Related to an existing Issue
- A new implementation (Improvement, Extension)
Is your feature request related to a problem?
@deeplake.compute
def resize(sample_in, sample_out, new_size):
## First two arguments are always default arguments containing:
# 1st argument is an element of the input iterable (list, dataset, array,...)
# 2nd argument is a dataset sample
## Third argument is the required size for the output images
# Append the label and image to the output sample
sample_out.labels.append(sample_in.labels.numpy())
sample_out.images.append(np.array(Image.fromarray(sample_in.images.numpy()).resize(new_size)))
sample_out.info.append(sample_in.info.dict())
return sample_out
In the above example when new samples are computed we need to make sure all tensors are passed to the sample_out even if it's unmodified. It will be really helpful if we can pipe them directly without explicitly having to get them as numpy or dict.
Description of the possible solution
@deeplake.compute
def resize(sample_in, sample_out, new_size):
# Append the label and image to the output sample
sample_out.labels.append(sample_in.labels)
sample_out.images.append(np.array(Image.fromarray(sample_in.images.numpy()).resize(new_size)))
sample_out.info.append(sample_in.info)
return sample_out
An alternative solution to the problem can look like
@deeplake.compute
def resize(sample_in, sample_out, new_size):
# Append the label and image to the output sample
sample_out.images.append(np.array(Image.fromarray(sample_in.images.numpy()).resize(new_size)))
sample_out.pipe_missing(sample_in)
return sample_out
it could also be an additional decorator or an option in the existing decorator.
@deeplake.compute(pipe_missing=True)
def resize(sample_in, sample_out, new_size):
# Append the label and image to the output sample
sample_out.images.append(np.array(Image.fromarray(sample_in.images.numpy()).resize(new_size)))
return sample_out
- 主要言語
- C++
- スター
- 9.2k
- フォーク
- 724
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
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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