ONNX
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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
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- numpy
調査の方向性
まず、このリポジトリが API サーフェスをどのように表現しているかと、issue にリンクされている ONNX Operators.md の定義を確認します。ONNX との比較に必要な範囲と互換性を判断します。ONNX が比較に含まれ、サポートされている Array API 関数が一貫して表現されていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
We at ONNX are working on the roadmap and I'm proposing that we adopt the numpy array API definition and eventually the array API standard from the outcome of this work group. ONNX is a model exchange standard for the deep learning frameworks. The array API comparison exercise here is very helpful and it would be great if we could include the ONNX in the comparison here.
The definition of array API functions can be found here.
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 56
- フォーク
- 2
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
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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