twcrps_ensemble bounds ignore the input precision
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 82/100
Direzione di ricerca
La issue indica uv_weighted_score_chain in core/utils.py come causa e afferma che i punteggi del kernel usano già asarray_matching per i limiti. Leggi questo helper e confronta la conversione dei limiti con le conversioni dei punteggi del kernel. Riproduci i casi NumPy float32 e torch float64 della issue; il lavoro è completato quando gli output mantengono la precisione dell’input e il risultato torch coincide con NumPy.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
The threshold bounds a and b of twcrps_ensemble are converted with the default dtype instead of the input's, so float32 numpy inputs return float64 (also with the default bounds), and on torch float64 inputs the bounds are rounded to float32.
obs = np.float32([0.3, 1.2])
fct = np.random.default_rng(0).normal(size=(2, 5)).astype(np.float32)
sr.twcrps_ensemble(obs, fct).dtype # float64
With float64 torch tensors and a=0.1, b=0.7, the result differs from numpy by about 5e-9. The cause is uv_weighted_score_chain in core/utils.py; the kernel scores already convert the bounds with asarray_matching.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 108
- Fork
- 15
- Merge medio
- 1h 42m
- PR unite (30g)
- 9
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
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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