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Add benchmarks for machine learning application

Aberta
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Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
25/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
numpy, python, pytorch, scikit-learn, tensorflow
Domínio
machine-learning, performance

Direção de pesquisa

A issue não menciona arquivos, testes ou pontos de entrada e não fornece implementações concretas de benchmarks. Comece revisando as convenções de benchmark existentes no repositório e, em seguida, esclareça os algoritmos e as implementações incluídos no escopo; para considerar o trabalho concluído, seria necessário concordar com um conjunto correspondente de benchmarks de treinamento e inferência.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

Today, Machine learning applications are important use-cases of Python.
I haven't prepared concrete benchmark implementations yet, but I would like to suggest guidelines for machine learning benchmarks.

A. Each benchmark should provide all of the following implementations and shows the same result.

  • Pure Python-based implementation (might be not easy). Sympy based implementation
  • Numpy-based implementation.
  • (optional) Famous frameworks like scikit-learn, TensorFlow, or PyTorch-based implementation.

B. Following algorithm-based benchmark should provide training and inference benchmark.

  • Regression algorithm
  • Decision tree algorithm
  • Clustering algorithm
  • Nearest neighborhood algorithm
  • Matrix factorization
  • ... (Please suggest!)

C. Deep learning-based or neural network-based benchmarks only provide inference benchmark with fixed weights since training benchmark needs GPU resources but using GPU resource is out of the topic.

  • Simple neural network
  • ... (Please suggest!)
Linguagem predominante
Python
Estrelas
1k
Forks
203
Merge médio
1h 20min
PRs com merge (30d)
2

Guia de contribuição

Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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