conv_bn helper block
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 72/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- python, pytorch
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Công việc nằm trong src/models.py, nơi cần một hàm hỗ trợ conv_bn(cin, cout, k=3, groups=1) trả về danh sách các lớp Conv2d, BatchNorm2d và ReLU. Hãy kiểm tra xem phụ thuộc của issue vào #4 đã được merge chưa trước khi bắt đầu, và đọc mã mô hình hiện có trong tệp đó để giữ đúng phong cách. Hoàn thành khi nn.Sequential(*conv_bn(3,32)) biến đầu vào (1,3,64,64) thành (1,32,64,64) và thông điệp PR có chứa Closes #12.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Reusable Conv2d -> BatchNorm2d -> ReLU block.
Files: src/models.py
Tasks
-
conv_bn(cin, cout, k=3, groups=1)returning a list of layers -
bias=Falseon the conv (BatchNorm has its own shift) -
padding = k // 2so spatial size is preserved
Done when
A (1,3,64,64) input through nn.Sequential(*conv_bn(3,32)) gives (1,32,64,64).
Depends on
#4
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 0
- Fork
- 0
- Merge trung bình
- 5 giờ 32 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 5
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification
-
Inference latency benchmarkĐang mởevaluation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 66/100
-
evaluation good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
-
Plot confusion matrixĐang mởevaluation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Save training histories to JSONĐang mởtraining
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Optimizer factoryĐang mởtraining
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
Tất cả issue của VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification
Issue tương tự
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
ManualStateFeatureWeighting accepts non-positive weights leading to NaN/inf lossCó thể đã có người làm @Shivampal157 đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 80/100
mllam/neural-lam#787 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Angle brackets are not tokenizer delimiters, so `<http://…>` fuses the opening bracket to the URLĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
maziyarpanahi/openmed#4204 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
icu-benchmarks evaluate --eval crashes on ML classifiers: unconditional model.set_weight() callĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
rvandewater/YAIB#206 ·