Ground truth: expand Python-side op coverage to match OperationExecutor
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 48/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- Calme
- Domaine
- machine-learning, testing-qa
Piste de recherche
Start with the existing TS-001 suite and CONTRACT.md to follow the @Executable(op_type, op_params) convention and understand which PyTorch arguments must be recorded. Add TS-XXX/UC-YYY.py suites for currently unfixtured operations, beginning with the suggested simpler operations. Run ./gradlew generateGroundTruth jvmTest; done means the new fixtures are generated and SKaiNET’s existing implementations pass against them.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Sub-issue of #984.
skainet-test-groundtruth's OperationExecutor already dispatches ~25 op names to
SKaiNET's TensorOps (matmul, transpose, relu, leakyRelu, elu, sigmoid, silu, gelu,
softmax, logSoftmax, maxpool2d, avgpool2d, sum, mean, variance, squeeze, unsqueeze,
conv1d, ...) — but skainet-ground-truth's Python side currently only produces tagged
op_type fixtures for add, subtract, conv2d, flatten. Most of the dispatch
logic is untested by anything real today.
Task
Add new TS-XXX/UC-YYY.py test suites in skainet-ground-truth, one (or a few) per
currently-unfixtured op, following the existing @Executable(description, op_type=..., op_params={...}) pattern (see TS-001 for the op_params convention — every
non-default PyTorch argument needs to be passed via op_params too, or it can't be
reproduced on the Kotlin side, see CONTRACT.md).
Suggested priority order (cheapest to verify first): matmul, relu, sigmoid,
softmax (all pure elementwise/matrix, easy to eyeball), then maxpool2d/avgpool2d
(need real op_params), then conv1d/transpose/reductions.
Each new suite should be run against skainet-test-groundtruth locally
(./gradlew generateGroundTruth jvmTest) before merging, to confirm SKaiNET's
implementation actually matches — this issue is explicitly about testing existing
OperationExecutor coverage, not implementing new SKaiNET ops.
- Langage dominant
- Kotlin
- Étoiles
- 52
- Forks
- 15
- Merge moyen
- 1 j 15 h
- PR mergées (30 j)
- 36
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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