Feedback #1
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Conversation
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| ''' | |||
| 아래에 있는 list를 보고 yaml 파일 수정 후 train.py 실행 | |||
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config 부분을 매우 잘 정리해서 실험 한 것 같아보입니다.
체계적으로 실험한 면이 돋보이는데, 이런 config들도 실험 갯수가 많아지면 또 관리하기 어려우니,
주요 config들을 다시 결과와 함께 표로 보기 좋게 정리해서 관리하는 것도 좋습니다.
| @@ -0,0 +1,12 @@ | |||
| ## Overview | |||
| ┃ ┗ 📜.keep | ||
| ┃ ┗ 📜pull_request_templat.md | ||
| ┣ 📂EDA | ||
| ┃ ┗ 📜EDA.ipynb |
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가급적이면 ipynb 이외에 .py 파일로 만들어서 특정 분석을 수행하면 그 결과들이 그래프라면 .png 등의 파일로, 수치나 표라면 csv 등의 파일로 떨어지도록 구현해보는 것도 좋습니다.
| ┃ ┗ 📜train.py | ||
| ┃ ┗ 📜trainer.py | ||
| ┣ 📜.gitignore | ||
| ┣ 📜Capitate_crop.ipynb |
| @@ -0,0 +1,118 @@ | |||
| import os | |||
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추론에 대한 기본적인 기능들은 잘 구현되어있지만, dice 이외의 다양한 metric으로 결과를 자세히 분석하는 내용이 추가되면 좋겠습니다. eda 코드를 따로 둔 것 처럼 결과를 상세분석하는 코드가 추가되면 좋겠습니다.
| @@ -0,0 +1,18 @@ | |||
| import wandb | |||
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다른 디렉토리에도 utils가 있어서, 차라리 이 경로는 wandb 등으로 하거나, 따로 디렉토리를 만들지 않고 쓰는 게 더 구성이 깔끔하지 않았을까 생각되네요!
| @@ -0,0 +1,22 @@ | |||
| # wandb.py | |||
| import wandb | |||
| ┃ ┗ 📂wandb | ||
| ┃ ┗ 📜wandb.ipynb | ||
| ┃ ┗ 📜classwise_ensemble.py | ||
| ┃ ┗ 📜crop_to_2048.ipynb |
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전처리 등은 ipynb로 관리하면 후에 유지보수가 매우 어렵습니다. py 파일로 관리하도록 변경해보세요!
| ┃ ┗ 📜9680.csv | ||
| ┃ ┗ 📂wandb | ||
| ┃ ┗ 📜wandb.ipynb | ||
| ┃ ┗ 📜classwise_ensemble.py |
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앙상블 파일이 두 개로 나눠지는 것도 구성 면에서는 파일이 너무 많아지는 것 같습니다. 좀 더 가독성이 높게 categorization을 하면 좋을 것 같습니다.
| ┃ ┗ 📜setting.txt | ||
| ┃ ┗ 📂utils | ||
| ┃ ┗ 📂ensemble_input | ||
| ┃ ┗ 📜9542.csv |
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이런 파일들은 그 의미를 알기가 너무 어렵습니다. 따로 설명을 추가하거나 파일 명을 바꿔주셔야해요!
wandb api key 변환
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