Project-MONAI / Project-MONAI/tutorials
Explicit for-loop optimisation or SupervisedTrainer
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- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 2.5k
- フォーク
- 803
- 平均マージ
- 6日 22時間
- マージ済み PR(30日)
- 3
説明
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?
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
明示的な最適化ループと SupervisedTrainer を使用するチュートリアルノートブックを確認し、それらの教育上の役割を比較します。1 つのノートブックで明示的なループを維持し、他のノートブックではそれを参照するべきかを判断します。チュートリアル一式が選択した一貫したアプローチに従えば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- jupyter-notebook, pytorch
- 領域
- documentation, machine-learning
- issue の種類
- ドキュメント
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 25/100