Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Per-layer parameter and MAC table

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#17 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
Nửa ngày
Mức phù hợp với người mới
55/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Start in src/complexity.py, where the forward hooks for Conv2d, BatchNorm2d and Linear modules belong, and check how count_params already totals parameters. Add layer_table(model) and save_layer_table(model, path), applying the MAC formulas from the issue. Done means results/arch_A.csv and results/arch_B.csv exist and their totals match count_params. Issue #16 is listed as a dependency, so confirm it is merged before you start.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

model

Forward hooks that record params and multiply-accumulates per layer.

Files: src/complexity.py

Tasks
  • Hook Conv2d, BatchNorm2d and Linear modules
  • Conv MACs = H_out * W_out * C_out * k_h * k_w * C_in / groups; Linear MACs = in * out; BN = 0
  • Label convs as Conv / DW conv / PW conv
  • layer_table(model) returns list of dicts; save_layer_table(model, path) writes CSV
Done when

results/arch_A.csv and results/arch_B.csv are produced; totals match count_params.

Depends on

#16

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

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification

Tất cả issue của VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification

Issue tương tự

Thêm issue về Machine Learning

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.