Feedback about Knowledge Distillation Tutorial
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评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 58/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 冷清
- 技术栈
- python
调研方向
从链接的 Knowledge Distillation 教程开始，重点查看 CIFAR-10 归一化部分及其对均值和标准差的解释。验证这些值是 ImageNet 统计数据，还是针对 CIFAR-10 重新计算的；当教程准确解释这些值的来源或使用适当的统计数据时，即视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
There is the following issue on this page: https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/knowledge_distillation_tutorial.html
I noticed a possible inconsistency in the Knowledge Distillation tutorial.
The tutorial states:
"The tensors
mean=[0.485, 0.456, 0.406]andstd=[0.229, 0.224, 0.225]were already computed, and they represent the mean and standard deviation of each channel in the predefined subset of CIFAR-10 intended to be the training set."
However, these values are identical to the commonly used ImageNet normalization statistics, while the CIFAR-10 training set statistics are typically reported as approximately:
- Mean:
(0.4914, 0.4822, 0.4465) - Std:
(0.2470, 0.2435, 0.2616)
Could you clarify whether:
- the tutorial intentionally uses the ImageNet normalization values, in which case the accompanying explanation should mention that; or
- the statistics were actually recomputed for CIFAR-10, in which case I'd be interested in understanding how these values were obtained.
Thanks for the excellent tutorial!
- 主要语言
- Python
- 星标
- 9.4k
- 派生
- 4.4k
- 平均合并
- 3 天 5 小时
- 30 天内合并 PR
- 4
环境准备
在浏览器里用你自己的 GitHub 账号启动这个项目的开发容器。
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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