Update the metric module
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 32/100
- issue の種類
- リファクタリング
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- numpy, python
調査の方向性
まず metric.py を読み、現在のメトリッククラスが他の場所でどのように使われているかを確認します。提案されているステートレスな関数アプローチを Keras metrics のリファレンスと比較し、その後、意図された accuracy の入力と結果を確認します。既存の呼び出し元を壊さずに、要求どおりメトリックモジュールが関数を使用していれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
It would be better to implement a metric as a function in the metric.py as metric typically has not states. Therefore, no need to make it as a class. e.g,
def accuracy(y_pred, y_true):
"""compute the accuracy.
Args:
y_pred(numpy array or tensor): each value is a label index
y_true(numpy array or tensor): each value is a label index
"""
check shape match
convert y_pred and y_true to np array
return np.sum(y_pred== y_true) / y_true.shape[0]
Refer to https://keras.io/api/metrics/
- 主要言語
- C++
- スター
- 3.6k
- フォーク
- 1.3k
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
コントリビューションガイド
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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