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Feature: einsum

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
20/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
numpy, python
Ambito
hpc

Direzione di ricerca

La issue non indica file del repository, test o punti di ingresso; inizia individuando l'API per le operazioni sugli array del binding Python e verificando come vengono esposte le operazioni OpenCL e CUDA. Confronta il comportamento richiesto di NumPy einsum e l'esempio con le funzionalità esistenti, quindi definisci i casi supportati e i test prima dell'implementazione.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Good day!
Could you please Implement something like numpy.einsum (for OpenCL and CUDA)?

In particular, I'm interested in row/column-wise outer product, like this, but einsum is very universal and useful thing...

A = np.random.randint(1,7, size=(3,2))
B = np.random.randint(1,7, size=(2,3))
X = np.einsum('ik,kj->kij', A,B)
X
array([[[ 8, 16, 12],
        [ 8, 16, 12],
        [ 4,  8,  6]],

       [[15,  3, 12],
        [ 5,  1,  4],
        [ 5,  1,  4]]])
Lingua principale
Python
Stelle
422
Fork
63
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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