Improving the Transforms Module
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
調査の方向性
This issue lists multiple proposed improvements to the deepinv.transform module. First review the existing code in the deepinv/transform directory to understand current implementation, then check the comment thread to see which changes are prioritized by maintainers. Select a single well-scoped improvement from the list, confirm your choice via comment, and implement it following existing module patterns.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Environment
/
Describe the bug
A WIP list of changes that might make deepinv.transform better
- Making transform implementations available in a new
deepinv.transform.functionalmodule - Make transforms operate per batch element instead of on an entire batch (e.g., one rotation angle per batch entry)
- Adding support for specifying
n_transwithout having to overwriteTransform.n_trans - Make the dependence of
Transform.get_paramsonTransform.n_transclearer - Getting rid of
Transform.n_trans - Make
Transform.inversebehave likeTransform.forwardwith inverse parameters - Simplify
Transform.symmetrize - Provide simpler ways to explicitly sample transforms with or without replacement
- Clarify how the interface supports the different use cases: pre-processing, data augmentation, equivariant losses/architectures, etc
- Separate group-related parameters (displacements, angles, flip/no flip) and implementation-related parameters (interpolation, padding)
- Make a proper description of our model of transformations (with the nitty-gritty details, sampling, implementations, groups & group restrictions, augmentation, composition)
- Improve consistency when it comes to how
Transform._get_paramsbehaves (does it sample with or without replacement?) - Add a way to iterate on the transformations (i.e., for shifts, on every valid displacement)
- ... or to get a tensor with one entry per possible transform (which is already computed in
Transform._get_params)
- ... or to get a tensor with one entry per possible transform (which is already computed in
- Add a way to get the number of different transforms (without necessarily computing them/sampling them)
- Get rid of
neg/TransformParamthing on implementation parameters (e.g.,centerinScale) - Make transforms abstract base classes #373
- Have Identity take a tensor of zeros as parameter so it is more consistent with the rest
- Making
T_ia callable instead of a Transform inAugmentConsistencyLoss - Make
Transform.get_paramsnot depend on tensor values but only on tensor metadata (shape for all possible shifts, possibly dtype and device) - Make a class for rotation by continuous shear for the sake of homogeneity
Steps to reproduce
/
Expected behavior
/
Full traceback (if applicable)
No response
Additional context
No response
- 主要言語
- Python
- スター
- 826
- フォーク
- 220
- 平均マージ
- 5日 15時間
- マージ済み PR（30日）
- 18
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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