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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 15/100
Línea de trabajo
Empieza leyendo los ejemplos test_graph y boolean_logic, y luego sigue la implementación de e-node y e-class para comprender el diseño de e-graph existente. El issue no define un cambio específico, criterios de aceptación ni cómo sería la finalización, por lo que habría que aclarar el alcance de la optimización de deep-learning antes de comenzar el trabajo.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Thank you very much for your work.
I read the two examples test_graph and boolean_logic. And now my question is if I hope your project can be used for deep learning graph optimization. For example, graph merging, graph replacement. What changes do you think I should make to e node and e class?
Or which part of the code do you think I should focus on learning so that I can fully understand the implementation of egraph?
Thank you very much, looking forward to your reply.
- Lenguaje dominante
- C++
- Estrellas
- 24
- Forks
- 0
- 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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