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MLX gammaln and psi compute in the integer dtype of an integer input

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Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
72/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
backend, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia leggendo l’implementazione di _working_precision nel backend MLX e le operazioni gammaln e psi che la chiamano. Riproduci il comportamento segnalato con l’esempio int32 fornito in modalità MLX, quindi controlla gli output di entrambe le funzioni dopo la modifica alla gestione di dtype; il lavoro è completato quando gli input interi producono i risultati in virgola mobile attesi e psi viene compilata.

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

Descrizione

bug mlx

gammaln and psi in the MLX backend break on integer inputs. gammaln returns int32 [0, 1] for [3, 5] instead of float64 [0.693, 3.178], and psi fails to compile its Metal kernel. Both call _working_precision, the helper that picks the dtype their series is evaluated in, and it keeps the integer dtype.

import numpy as np
import pytensor
import pytensor.tensor as pt

x = pt.vector("x", dtype="int32")
x_value = np.array([3, 5], dtype="int32")

gammaln = pytensor.function([x], pt.gammaln(x), mode="MLX")
print(gammaln(x_value))  # array([0, 1], dtype=int32), expected [0.69314718 3.17805383]

psi = pytensor.function([x], pt.psi(x), mode="MLX")
print(psi(x_value))  # RuntimeError: [metal::Device] Unable to build metal library from source
# workaround: cast first, e.g. pt.gammaln(x.astype("float32"))
Lingua principale
Python
Stelle
645
Fork
222
Merge medio
3g 2h
PR unite (30g)
36

Preparare l'ambiente

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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