tensorflow_graphics.datasets.modelnet40
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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
- 30/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- data, machine-learning
調査の方向性
tensorflow_graphics/datasets/modelnet40/modelnet40.py の _URL 定義から始め、ModelNet40.load(split='train', with_info=True) で失敗を再現します。通常のダウンロードパスと、ドキュメントに記載されたローカルサーバーの回避策を比較します。手動でサーバーを起動せずにデータセットをダウンロードしてビルドでき、その後の download=False を指定したロードでデータが再利用されれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Security certificate on the Stanford side is expired, so auto-download of resources fails.
Major hack to get it working in the meantime:
- download
https://shapenet.cs.stanford.edu/media/modelnet40_ply_hdf5_2048.zipmanually - in the download folder, start a server with
python3 -m http.server 8080 - modify _URL in
tensorflow_graphics/datasets/modelnet40/modelnet40.pyto be_URL = 'http://localhost:8080/modelnet40_ply_hdf5_2048.zip' - allow dataset to be built by executing
from tensorflow_graphics.datasets.modelnet40 import ModelNet40
ds_train, info = ModelNet40.load(split='train', with_info=True)
- after this, ensure you do not re-download:
data_dir = '~/tensorflow_datasets'
ds_train, info = ModelNet40.load(split='train', with_info=True, data_dir=data_dir, download=False)
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.8k
- フォーク
- 374
- 平均マージ
- 5日 9時間
- マージ済み PR（30日）
- 1
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なし
- 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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