delta_grad == 0.0
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 20/100
- Issue-Typ
- Bug
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- testing-qa
Rechercherichtung
The warning is raised inside scipy at scipy.optimize._differentiable_functions:728 during the climada.test.test_util_calibrate tests, so start by running that test module and finding which calibration call passes a zero gradient difference. Decide whether the fix belongs in climada's calibration code (for example, supplying a Hessian or changing the optimizer call) or whether the warning should be suppressed in the tests, and say which in the discussion. Done means the test run no longer emits the warning, or the issue records why it is expected.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
UserWarning
delta_grad == 0.0. Check if the approximated function is linear. If the function is linear better results can be obtained by defining the Hessian as zero instead of using quasi-Newton approximations.
Occurrences
- scipy.optimize._differentiable_functions:728
Raised in
- climada.test.test_util_calibrate
(820 times during tests)
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 478
- Forks
- 166
- Ø Merge
- 1 T. 20 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 2
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Hat eine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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