Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Evaluation gets nan mae

オープン
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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
35/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
python
領域
machine-learning

調査の方向性

evaluate.py と文書化されている Quick-Start 評価コマンドから始め、次に、文書化されている split の代わりに --split test を使用した場合の影響を比較します。提示されたコマンドを実行し、MAE がどこで計算または報告されているかを追跡します。完了とは、test 評価で nan が生成される理由を特定し、その挙動を文書化または修正することです。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

I want to evaluate the performance of pretrained Graphormer using testing data and I use following code

python evaluate.py \
    --user-dir ../../graphormer \
    --num-workers 16 \
    --ddp-backend=legacy_ddp \
    --dataset-name pcqm4m \
    --dataset-source ogb \
    --task graph_prediction \
    --criterion l1_loss \
    --arch graphormer_base \
    --num-classes 1 \
    --batch-size 64 \
    --pretrained-model-name pcqm4mv1_graphormer_base \
    --load-pretrained-model-output-layer \
    --split test \
    --seed 1

It is similar to code in https://graphormer.readthedocs.io/en/latest/Quick-Start.html#evaluate-pre-trained-models, and the only difference is --split.

However, I get result like this. I don't know why.
图片

主要言語
Python
スター
2.5k
フォーク
374
平均マージ
14時間 51分
マージ済み PR（30日）
3

環境構築

このプロジェクトの環境構築ファイルはまだ確認していません。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

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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