ChebConv broken on gpu
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- julia
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia leggendo i test ChebConv non funzionanti in test/layers/conv.jl ed eseguendo quel file di test per riprodurre i fallimenti segnalati. Traccia i controlli del gradiente rispetto ai pesi e i fallimenti relativi a CUDA, quindi considera il lavoro completo quando i test non funzionanti superano l'esecuzione con gradienti accurati e il supporto CUDA è stato risolto.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
As can be seen in the tests marked as broken in
https://github.com/CarloLucibello/GraphNeuralNetworks.jl/blob/master/test/layers/conv.jl
there are many issues with ChebConv.
- gradient with respect to weights is inaccurate
- CUDA support is lacking (mainly due to the lack of an eigen solver with gpu support)
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 310
- Fork
- 74
- Merge medio
- 6g 18h
- PR unite (30g)
- 1
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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