Project-MONAI / Project-MONAI/tutorials
Explicit for-loop optimisation or SupervisedTrainer
Nadie ha tomado este issue todavía.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 2.5k
- Forks
- 803
- Merge medio
- 6 d 22 h
- PR fusionados (30 d)
- 3
Descripción
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?
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Revisa los notebooks de tutorial que utilizan bucles de optimización explícitos y SupervisedTrainer, y compara sus funciones didácticas. Decide si un notebook debe conservar el bucle explícito y los demás deben hacer referencia a él; se considera terminado cuando el conjunto de tutoriales sigue el enfoque coherente elegido.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook, pytorch
- 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
- 25/100