CTC on Multiple GPUs

Repository metrics

Stars

353 stars (353 stars)

PR merge metrics

30d に merged PR はありません (30d に merged PR はありません)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

TensorFlowの分散戦略（MirroredStrategyなど）を使用して、複数のGPUでCTC損失トレーニングを実装する方法を調査します。Wrap CTCライブラリとそのマルチGPU設定との互換性を調査してください。

技術スタック

pythontensorflow

領域

machine learningbackend

Issue 種別

調査

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

3-5日

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

アクティブ

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

明確

前提条件

PythonTensorFlow

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

45