[optimizer] Allow optimizer to function when external data is not available
I maintainer di solito rispondono entro 3 giorni
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Non vengono indicati file o test; inizia individuando il punto di ingresso dell'ottimizzatore e la gestione dei modelli con dati esterni. Riproduci prima il caso di dati non disponibili. Il lavoro è completo quando i dati disponibili vengono ancora ottimizzati senza generare un errore quando non è possibile accedere ai dati esterni.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Models with external data may not have their data available when being passed into the optimizer. We should still optimize what we can without raising an error.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 457
- Fork
- 149
- Merge medio
- 3g 15h
- PR unite (30g)
- 24
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun 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.
Altre issue di microsoft/onnxscript
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
microsoft/onnxscript#3003 · 3 commenti ·
I maintainer di solito rispondono entro 3 giorni
-
CI : Pin github actions to full commit SHAForse già presa @Aniketsy l’ha presa 183 giorni fa. Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
microsoft/onnxscript#2903 · 6 commenti ·
I maintainer di solito rispondono entro 3 giorni
-
optimize() crashes when constant folding produces a string tensorForse già presa @nniiovoo l’ha presa 8 giorni fa. Aperta
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 35/100
microsoft/onnxscript#3129 ·
I maintainer di solito rispondono entro 3 giorni
-
bug module: torchlib
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 64/100
microsoft/onnxscript#3124 · 4 commenti · 1 reazione ·
I maintainer di solito rispondono entro 3 giorni
-
[torchlib] Float remainder is off by the divisor when the quotient rounds up, and nan for an infinite divisorForse già presa @usmanmateen l’ha presa 13 giorni fa. Aperta
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 68/100
microsoft/onnxscript#3116 ·
I maintainer di solito rispondono entro 3 giorni
Tutte le issue di microsoft/onnxscript
Issue simili
-
ci-rerun: collect.py fails a whole pr-babysit cycle on one transient GitHub 5xx and never retriesApertafollow-up
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 62/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 70/100
-
Built-in QUBO fallback applies bitwise xor to floating binary statesForse già presa @iloveeyjafjalla l’ha presa oggi. Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
qboson/kaiwu-pytorch-plugin#1702 ·
I maintainer di solito rispondono entro 3 giorni
-
bug v2
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 76/100
modelcontextprotocol/python-sdk#3811 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
cost:cheap practicality:seen-in-the-wild severity:medium
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
fairagro/m4.2_advanced_middleware_api#620 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno