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Repository metrics

Stars

18,427 個のスター (18,427 個のスター)

PR merge metrics

30d に merged PR はありません (30d に merged PR はありません)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

コードベース内の現在のGPU要件、特にCUDA関連ファイル（PyTorchまたはTensorFlowの依存関係内にある可能性が高い）を調査します。古いCUDAアーキテクチャ（Nvidia 700/900シリーズの計算能力3.0-5.2）に対する既存のサポートがあるか確認します。ハードウェア互換性に関するオープンなPRや議論があるかチェックします。CPUまたは代替ライブラリへのフォールバックを提案できるか検討します。主な課題は、ライブラリが古いCUDAバージョンとGPUアーキテクチャで動作することを保証することで、依存関係やCMake構成の変更が必要になる可能性があります。

技術スタック

python

領域

machine learning

Issue 種別

機能

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1週間超

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

アクティブ

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

明確

前提条件

GitPython

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

50