Should we turn trace_only default to True in torchlib?
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Esamina PR 2791 e le funzioni torchlib mostrate in onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/core.py alle righe 9071-9088. Inizia dal convertitore di versione e dal fallimento del benchmark, quindi determina se è fattibile eseguire il tracing di tutte le funzioni torchlib e quali casi bloccanti esistono; l’issue è completata solo dopo aver concordato tale ambito e il comportamento predefinito.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
The PR: https://github.com/microsoft/onnxscript/pull/2791 removed inliner pass from version converter and broke benchmark.
Some un-traced functions are revealed by benchmarking:
https://github.com/microsoft/onnxscript/blob/e6f79e1a4b5650985f51bb82b744e7ff9227290b/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/core.py#L9071-L9088
Although I will add back the inliner into version converter, should we trace all our functions ahead in torchlib? Or there is something blocking us?
cc @justinchuby @xadupre @gramalingam
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 457
- Fork
- 149
- Merge medio
- 3g 18h
- PR unite (30g)
- 23
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.
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