Sampling from TruncatedNormal can yield NaN
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 38/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza reproduciendo el ejemplo proporcionado de tensorflow_probability.substrates.jax TruncatedNormal con JAX 0.4.33 y TFP 0.23.0, centrándote en el punto de entrada TruncatedNormal.sample. El trabajo estará terminado cuando este caso ya no devuelva NaN y una comprobación de regresión cubra los parámetros indicados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Example:
from tensorflow_probability.substrates import jax as tfp
tfp.distributions.TruncatedNormal(
0.5382424, 0.05, 0.80921564, 0.86921564
).sample(seed=jax.random.PRNGKey(2))
returns NaN.
JAX version: 0.4.33. TFP version: 0.23.0.
- 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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