test_finfo fails on numpy
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- numpy, python
- 領域
- testing-qa
調査の方向性
まず、test_finfo の仕様と、報告で言及されている互換性レベルを特定します。xp.finfo(xp.float32).eps の期待される型を NumPy および JAX の例と比較し、その後、関連するテストスイートを実行します。テストの動作がサポート対象の Array API 実装を一貫して反映していれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
The spec seems to imply that xp.finfo(xp.float32).eps is a python float, but numpy and jax.numpy use numpy scalars instead
In [1]: import torch
In [2]: torch.finfo(torch.float32).eps
Out[2]: 1.1920928955078125e-07
In [3]: type(torch.finfo(torch.float32).eps)
Out[3]: float
In [4]: import numpy as np
In [5]: type(np.finfo(np.float32).eps)
Out[5]: numpy.float32
In [6]: import jax.numpy as jnp
In [7]: type(jnp.finfo(jnp.float32).eps)
Out[7]: numpy.float32
Not hard to work around on the -compat level, even if having a wrapper for finfo feels a bit cheesy.
- 主要言語
- Python
- スター
- 74
- フォーク
- 54
- 平均マージ
- 4時間 35分
- マージ済み PR（30日）
- 4
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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