MIT-LCP / MIT-LCP/wfdb-python

Does this repository support contributions with the deep learning package?

Abierto
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Lenguaje dominante
Jupyter Notebook
Estrellas
853
Forks
322
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Descripción

In DEVELOPING.md, It stated, "New functions and classes should have numpy/scipy style." Does it mean it doesn't allow deep learning packages such as Keras?

If so, then is it allowed to convert a Keras3 tensor into a NumPy tensor by manually extracting the weights and treating it as an nd.array for processing? So, no external deep learning framework dependencies are needed.

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

Comienza con DEVELOPING.md y la orientación citada sobre funciones de estilo NumPy/SciPy. Aclara si se permiten Keras u otras dependencias de aprendizaje profundo, y si es aceptable convertir manualmente tensores de Keras3 para procesarlos con NumPy. El trabajo estará terminado cuando la política de contribuciones tenga una respuesta clara, aprobada por un maintainer, en el issue o en la documentación.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
keras, numpy, python
Área
documentation, machine-learning
Tipo de issue
Documentación
Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Necesita aclaración
Aptitud para principiantes
18/100

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