ENH: add `convolve`
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
Piste de recherche
Commencez par lire l’implémentation liée de PyTorch dans torch/_numpy/_funcs_impl.py et comparez le comportement de convolve disponible dans NumPy, CuPy et JAX. Déterminez la sémantique prise en charge et l’approche d’implémentation pour array-api-extra, puis vérifiez que la nouvelle fonction fonctionne sur les backends de tableaux visés.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
This is not in the spec and is unlikely to get into it.
Is however available in numpy, cupy and jax; for pytorch it can be emulated as in https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/torch/_numpy/_funcs_impl.py#L612
An "array agnostic" implementation is unlikely to be usable however.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 33
- Forks
- 32
- Merge moyen
- 5 h 58 min
- PR mergées (30 j)
- 47
Préparer son environnement
Nous n'avons pas encore vérifié les fichiers d'installation de ce projet. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
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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