ENH: add `convolve`
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 48/100
調査の方向性
まず、リンクされた PyTorch の torch/_numpy/_funcs_impl.py の実装を読み、NumPy、CuPy、JAX で利用できる convolve の動作を比較します。array-api-extra でサポートするセマンティクスと実装アプローチを決定し、その後、新しい関数が対象の配列バックエンド全体で動作することを確認します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
This is not in the spec and is unlikely to get into it.
Is however available in numpy, cupy and jax; for pytorch it can be emulated as in https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/torch/_numpy/_funcs_impl.py#L612
An "array agnostic" implementation is unlikely to be usable however.
- 主要言語
- Python
- スター
- 33
- フォーク
- 32
- 平均マージ
- 5時間 58分
- マージ済み PR（30日）
- 47
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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