Diffractor as backend for Turing?
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Anfängerfreundlichkeit
- 20/100
Rechercherichtung
Beginne mit der verlinkten Turing-Diskussion unter https://github.com/TuringLang/Turing.jl/discussions/2100 und dem Kommentar-Thread dieses Issues, um die Frage zur Verwendung von Diffractor als Turing-Backend zu verstehen. Im Issue werden keine Dateien oder Tests genannt; für den Abschluss wäre eine klare Entscheidung darüber erforderlich, ob die Integration von Interesse ist und welche Ziele oder Arbeiten sie umfasst.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Hi, this is more a naive question than an issue so apologies if posted at the wrong place.
I asked on Turing whether they had any plans/interest in supporting Diffractor as a backend, and they mentioned it would in-principle be feasible. I was just wondering if Diffractor could be an interesting option for Turing (with expected speedups, especially in the problematically slow areas of current existing AD backends)? And if so whether there were any long-term plans to work towards this integration, or whether Diffractor was made with different goals in mind than Bayesian sampling. Thanks for the hard work!
- Vorherrschende Sprache
- Julia
- Sterne
- 453
- Forks
- 33
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
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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