Question: What is the best practice for working with PyTorch?
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 15/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
調査の方向性
この issue では、ファイル、テスト、エントリーポイントが指定されていません。まず PyJulia における NumPy の配列とリストの既存の扱いを確認し、次に PyTorch テンソルに対する Python-to-Julia の型マッピングがどのように制御されているかを調査してください。文書化され、確認済みのベストプラクティス、または NumPy 経由の変換が必要であることを明確に示す記述が得られれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi PyJulia team,
I'm just getting started with porting a Julia package to a Python module. On the Python side, all the interaction will be with PyTorch tensors.
I noticed that one can pass numpy arrays and lists to Julia, which will then be cast to the built-in Array type. AFAIK, this is not possible with PyTorch tensors. A simple workaround would be to convert the tensors from torch to numpy (and the reverse). However, I am curious if there is a more elegant way. How can I control this mapping?
Best regards,
Fabio
- 主要言語
- Python
- スター
- 893
- フォーク
- 101
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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