[Lane 2 · kotlin-core] NotImplemented stubs — convTranspose1d for non-FP32 dtypes on CPU
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 76/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- kotlin
- Área
- backend, machine-learning
Línea de trabajo
Lee DefaultCpuOps.convTranspose1d y compara el manejo del tipo de dato con conv1d; el issue indica que la implementación actual convierte cada elemento a Float. Añade cobertura para FP16 e Int8 y luego ejecuta ./gradlew :skainet-backends:skainet-backend-cpu:jvmTest. La tarea está terminada cuando las entradas que no son FP32 se calculan correctamente o fallan con un error de tipo de dato claro.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Sub-issue of #1414 ([Feature]: Close the remaining NotImplemented stubs outside the operator surface).
Lane: 2 · Kotlin core
Skill needed: Kotlin; CPU kernels.
Size: s (a few hours)
Blocked by: nothing
What to do
DefaultCpuOps.convTranspose1dcasts every elementas Float, so it only works for FP32.- Dispatch on dtype the way
conv1ddoes, with tests for FP16 and Int8 (or document and reject unsupported dtypes explicitly). - Run
./gradlew :skainet-backends:skainet-backend-cpu:jvmTest.
Acceptance
- Non-FP32 inputs either compute correctly or fail with a clear dtype error
- Result reported back on the parent issue
Notes
If something here turns out to be wrong or much bigger than the size label, comment on this issue or open a specific bug instead of blocking the parent.
Coverage matrix: docs/modules/ROOT/pages/reference/ops-status-matrix.adoc · How lanes work: Issue taxonomy
- Lenguaje dominante
- Kotlin
- Estrellas
- 52
- Forks
- 15
- Merge medio
- 1 d 10 h
- PR fusionados (30 d)
- 59
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
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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