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[Lane 1 · numerics] TransposedConv2d — PyTorch reference cases for conv_transpose2d

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評価

難易度
2/5
見積もり時間
1〜3時間
初心者へのやさしさ
78/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
技術スタック
python, pytorch
領域
machine-learning, testing

調査の方向性

issueのパラメーター一覧と skainet-test/skainet-test-groundtruth/TESTING.md から始めて、参照ケースの保存方法を確認してください。seedを設定したPyTorch入力を使い、一覧にある各パラメーターを少なくとも一度ずつ網羅してください。ケースの追加に手間がかかりすぎる場合は、入力、重み、バイアス、期待される出力、形状を含むスクリプトとJSON出力を添付してください。PyTorchが拒否するパラメーターの組み合わせを記録し、親issueで結果を報告してください。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

good first issue research size:s skill:numerics sub-issue

Sub-issue of #1371 ([Feature]: TransposedConv2d — convTranspose2d op, CPU kernel, backward and StableHLO lowering).

Lane: 1 · Numerics/Research
Skill needed: PyTorch. No Kotlin and no SKaiNET knowledge needed.
Size: s (a few hours)
Blocked by: nothing

What to do

  1. Write a small PyTorch script calling torch.nn.functional.conv_transpose2d on seeded random inputs for: stride (1,1)/(2,2)/(2,1); padding (0,0)/(1,1); outputPadding (0,0)/(1,1) (with stride 2); dilation (1,1)/(2,2); groups 1/2; with and without bias. Keep tensors tiny (e.g. N=1, C_in=4, 5×5, kernel 3×3).
  2. Add the cases to the PyTorch ground-truth suite used by skainet-test/skainet-test-groundtruth (see skainet-test/skainet-test-groundtruth/TESTING.md), or, if that is too much setup, attach the script plus its JSON output (inputs, weight, bias, expected output, shapes) to this issue.
  3. Note any PyTorch behaviour that surprised you (e.g. which combinations raise) in a comment.

Acceptance

  • Script and expected outputs are in the repo or attached here
  • Every parameter in the list above is covered at least once
  • Result reported back on the parent issue

Notes

The output-size formula is in TransposedConv2d.outputSize(); your cases double as a check of it.

Coverage matrix: docs/modules/ROOT/pages/reference/ops-status-matrix.adoc · How lanes work: Issue taxonomy

主要言語
Kotlin
スター
52
フォーク
15
平均マージ
1日 10時間
マージ済み PR（30日）
59

環境構築

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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