Diffractor as backend for Turing?
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 20/100
Línea de trabajo
Comienza con la discusión de Turing enlazada en https://github.com/TuringLang/Turing.jl/discussions/2100 y con el hilo de comentarios de este issue para entender la cuestión sobre el uso de Diffractor como backend de Turing. El issue no menciona archivos ni pruebas; para darlo por terminado sería necesario decidir claramente si la integración es de interés y qué objetivos o trabajo implica.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
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!
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 453
- Forks
- 33
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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