[BUG] - Incorrect list rendering in Google Colab tutorials
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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
- 58/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- jupyter-notebook, python
調査の方向性
Issue に記載されている 10 件のチュートリアル URL から始め、HTML ページ内の影響を受ける各セクションと、そこから生成された Google Colab notebook を比較します。関連する issue #3939 をコンテキストとして使用してください。チュートリアルのソースと notebook 生成パスを確認し、リストのレンダリングに関する共通の問題を特定します。すべての対象チュートリアルで、Colab 上でも個別の項目、マーカー、ネスト、周囲の文章が保持されれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Add Link
- https://docs.pytorch.org/tutorials/advanced/usb_semisup_learn.html
- https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/autogradqs_tutorial.html
- https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html
- https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/neural_networks_tutorial.html
- https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/nn_tutorial.html
- https://docs.pytorch.org/tutorials/intermediate/optimizer_step_in_backward_tutorial.html
- https://docs.pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/profiler_recipe.html
- https://docs.pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/timer_quick_start.html
- https://docs.pytorch.org/tutorials/recipes/torch_compiler_set_stance_tutorial.html
- https://docs.pytorch.org/tutorials/unstable/gpu_direct_storage.html
Describe the bug
Description
The list-rendering problem previously reported in #3939 also occurs in several other tutorials.
On the PyTorch Tutorials HTML pages, the affected lists render correctly. However, after opening the generated notebooks through Run in Google Colab, the same content is not rendered as a proper list.
Steps to reproduce
- Open one of the tutorial pages listed below.
- Select Run in Google Colab.
- Navigate to the affected section.
- Compare the list in Google Colab with the corresponding list on the tutorial HTML page.
Affected tutorials
1. USB Semi-Supervised Learning
Tutorial: https://docs.pytorch.org/tutorials/advanced/usb_semisup_learn.html
Affected content: the list of functions imported from semilearn in the Use USB to Train FreeMatch/SoftMatch on CIFAR-10 with only 40 labels section.
2. Automatic Differentiation with torch.autograd
Tutorial: https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/autogradqs_tutorial.html
Affected content:
- the list in the note explaining gradient availability; and
- the list of reasons for disabling gradient tracking.
3. Datasets & DataLoaders
Tutorial: https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html
Affected content: the FashionMNIST parameter list in the Loading a Dataset section.
4. Neural Networks
Tutorial: https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/neural_networks_tutorial.html
Affected content: the lists under Recap, At this point, we covered, and Still Left.
5. What is torch.nn really?
Tutorial: https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/nn_tutorial.html
Affected content: the list of assumptions in the Wrapping DataLoader section.
6. Optimizer Step in Backward
Tutorial: https://docs.pytorch.org/tutorials/intermediate/optimizer_step_in_backward_tutorial.html
Affected content: the numbered list following Several major observations.
7. PyTorch Profiler
Tutorial: https://docs.pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/profiler_recipe.html
Affected content: the nested activity types under the activities profiler parameter in the Using profiler to analyze execution time section.
8. Timer Quick Start
Tutorial: https://docs.pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/timer_quick_start.html
Affected content: the Contents list near the beginning of the tutorial.
9. Changing the Compilation Stance
Tutorial: https://docs.pytorch.org/tutorials/recipes/torch_compiler_set_stance_tutorial.html
Affected content: the list following Other stances include.
10. GPU Direct Storage
Tutorial: https://docs.pytorch.org/tutorials/unstable/gpu_direct_storage.html
Affected content: the list following The steps involved in the process are as follows.
Expected result
Lists in the generated Google Colab notebooks should preserve the same structure as the corresponding lists on the PyTorch Tutorials HTML pages:
- each item should appear on a separate line;
- bullet and numbered lists should retain their markers;
- nested items should retain their hierarchy; and
- surrounding prose should remain separate from the list.
Describe your environment
Google Colab
- 主要言語
- Python
- スター
- 9.3k
- フォーク
- 4.4k
- 平均マージ
- 1日 21時間
- マージ済み PR(30日)
- 4
環境構築
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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