`JointDistribution`s yield different PRNG behaviour on GPU and CPU

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
tensorflow

Línea de trabajo

Comienza con el Colab enlazado y reproduce los resultados de JointDistribution stateless PRNG en CPU y GPU en los modos Eager, Graph y XLA. Después, sigue la ejecución de JointDistribution* y la documentación de stateless PRNG para determinar si el reordenamiento de operaciones causa la diferencia. Se considera terminado cuando se haya establecido si el comportamiento es un error o requiere documentación, con una prueba reproducible o una expectativa claramente documentada.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Hi All,

I noticed recently that stateless PRNG behaviour for JointDistribution* objects appear to do different things depending on whether random numbers are generated on GPU or CPU. This is demonstrated this Colab.

This appears to go against the assertions in the tf.random.stateless_* documentation that suggests that PRNG behaviour should be consistent across CPU and GPU devices. I guess that there may be reordering of operations within the JointDistribution* logic, but perhaps this should be documented?

Regards,

Chris

[edit] interestingly, this seems relevant only to Eager and Graph mode. XLA mode appears consistent.

Lenguaje dominante
Jupyter Notebook
Estrellas
4.4k
Forks
1.1k
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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