Feature: einsum

Offen

#156 erstellt am 12.8.2017 1 Kommentar 2 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

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Bewertung

Schwierigkeit: 5/5
Geschätzter Aufwand: Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit: 20/100

Issue-Typ: Feature
Klarheit: Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus: Veraltet
Tech-Stack: numpy, python
Bereich: hpc

Rechercherichtung

Das Issue nennt keine Repository-Dateien, Tests oder Einstiegspunkte. Beginne damit, die API für Array-Operationen des Python-Bindings zu finden und zu prüfen, wie OpenCL- und CUDA-Operationen bereitgestellt werden. Vergleiche das angeforderte NumPy-einsum-Verhalten und das Beispiel mit den vorhandenen Fähigkeiten und lege anschließend die unterstützten Fälle und Tests vor der Implementierung fest.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Good day!
Could you please Implement something like numpy.einsum (for OpenCL and CUDA)?

In particular, I'm interested in row/column-wise outer product, like this, but einsum is very universal and useful thing...

A = np.random.randint(1,7, size=(3,2))
B = np.random.randint(1,7, size=(2,3))
X = np.einsum('ik,kj->kij', A,B)
X
array([[[ 8, 16, 12],
        [ 8, 16, 12],
        [ 4,  8,  6]],

       [[15,  3, 12],
        [ 5,  1,  4],
        [ 5,  1,  4]]])

Vorherrschende Sprache: Python
Sterne: 422
Forks: 63
PR-Merge-Kennzahlen: Keine gemergten PRs in 30 T.

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

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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