Project-MONAI / Project-MONAI/tutorials
Explicit for-loop optimisation or SupervisedTrainer
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- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 2.5k
- Forks
- 803
- Ø Merge
- 6 T. 22 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 3
Beschreibung
It seems that in the majority of tutorials, the optimisation for loop is given explicitly. In relatively few places, the SupervisedTrainer is used, despite existing for this reason.
I can see why having the explicit for loop is beneficial for tutorials - so that people are more aware of the inner workings. However, for the sake of conciseness, I would be in favour of having just one notebook (named suitably) in which the explicit for loop is given, and then from there on, using the SupervisedTrainer. Notebooks using SupervisedTrainer could then refer to the explicit notebook.
I think @ericspod is in favour of leaving the notebooks as they are, so as not to hide anything (which I understand). Anyone else have an opinion?
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Überprüfe die Tutorial-Notebooks, die explizite Optimierungsschleifen und SupervisedTrainer verwenden, und vergleiche anschließend ihre didaktischen Rollen. Entscheide, ob ein Notebook die explizite Schleife beibehalten und die anderen darauf verweisen sollen; abgeschlossen ist dies, wenn das Tutorial-Set dem gewählten konsistenten Ansatz folgt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- jupyter-notebook, pytorch
- Bereich
- documentation, machine-learning
- Issue-Typ
- Dokumentation
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100