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[Lane 2 · kotlin-core] NotImplemented stubs — convTranspose1d for non-FP32 dtypes on CPU

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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
76/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
技術スタック
kotlin
領域
backend, machine-learning

調査の方向性

DefaultCpuOps.convTranspose1dを読み、データ型の扱いをconv1dと比較してください。issueによると、現在の実装はすべての要素をFloatにキャストします。FP16とInt8のテストを追加し、その後./gradlew :skainet-backends:skainet-backend-cpu:jvmTestを実行してください。FP32以外の入力が正しく計算されるか、明確なデータ型エラーで失敗すれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

coding size:s skill:kotlin-core sub-issue

Sub-issue of #1414 ([Feature]: Close the remaining NotImplemented stubs outside the operator surface).

Lane: 2 · Kotlin core
Skill needed: Kotlin; CPU kernels.
Size: s (a few hours)
Blocked by: nothing

What to do

  1. DefaultCpuOps.convTranspose1d casts every element as Float, so it only works for FP32.
  2. Dispatch on dtype the way conv1d does, with tests for FP16 and Int8 (or document and reject unsupported dtypes explicitly).
  3. Run ./gradlew :skainet-backends:skainet-backend-cpu:jvmTest.

Acceptance

  • Non-FP32 inputs either compute correctly or fail with a clear dtype error
  • Result reported back on the parent issue

Notes

If something here turns out to be wrong or much bigger than the size label, comment on this issue or open a specific bug instead of blocking the parent.

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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