Bug- False "UserWarning: Explicitly requested dtype <class 'jax.numpy.int64'> requested in astype is not available, and will be truncated to dtype int32
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python, tensorflow
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Empieza ejecutando la reproducción de Python proporcionada con el sustrato JAX de TensorFlow Probability y el punto de entrada OneHotCategorical.sample. Rastrea dónde se convierten las muestras categóricas a un tipo de datos entero; se considera terminado cuando la reproducción deja de emitir la advertencia y conserva la salida float32 notificada.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Python 3.9.19 (main, May 6 2024, 19:43:03)
[GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import jax
>>> import tensorflow_probability.substrates.jax as tfp
>>> tfd = tfp.distributions
>>> rng = jax.random.PRNGKey(0)
>>> tfd.OneHotCategorical(logits=jax.random.normal(key=rng,shape=(3,4)), dtype=jax.numpy.float32).sample(seed=rng)
/home/user/anaconda3/envs/ml_exp/lib/python3.9/site-packages/jax/_src/numpy/array_methods.py:68: UserWarning: Explicitly requested dtype <class 'jax.numpy.int64'> requested in astype is not available, and will be truncated to dtype int32. To enable more dtypes, set the jax_enable_x64 configuration option or the JAX_ENABLE_X64 shell environment variable. See https://github.com/google/jax#current-gotchas for more.
return lax_numpy.astype(arr, dtype, copy=copy, device=device)
Array([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1.]], dtype=float32)
I explicitly set jnp.float32 and did not ask for int anywhere, but received the warning
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 4.4k
- Forks
- 1.1k
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
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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