feat(tf2): support or reject TensorFlow-only model features and variants
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- python, tensorflow
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza por cotejar las características y variantes enumeradas con el contrato de soporte previsto para TF2 y, a continuación, inspecciona la composición compartida de dpmodel y las rutas de serialización. Utiliza las áreas existentes de validación, inferencia, pruebas y documentación para confirmar que cada configuración se admite o se rechaza explícitamente, con errores accionables para los casos no compatibles.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Summary
The common schema exposes TensorFlow/common model features such as type_embedding, modifier, compress, hybrid pairwise_dprc, and model variants frozen, pairtab, and linear_ener. TF2 currently rejects or lacks registry entries for these paths.
Scope
- Inventory each feature and variant against the intended TF2 support contract.
- Implement feasible paths using shared dpmodel composition/serialization semantics.
- Add backend-aware validation for intentionally legacy-TF-only features.
- Validate type maps, component compatibility, serialization metadata, and inference behavior.
- Avoid accepting an option and silently ignoring it.
Acceptance criteria
- Each listed feature/variant is explicitly supported or rejected for TF2.
- Supported configurations round-trip through serialization and produce deterministic inference.
- Unsupported configurations fail before model construction with an actionable message.
- Hybrid/composite models validate incompatible component combinations.
- Tests and documentation distinguish legacy TensorFlow from TF2.
Refs #5757.
Coding agent: Codex
Codex version: codex-cli 0.144.4
Model: gpt-5.6-sol
Reasoning effort: xhigh
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2.1k
- Forks
- 659
- Merge medio
- 4 d 2 h
- PR fusionados (30 d)
- 6
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- 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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