PyTorch 'meta' device needs per-device capabilities

オープン
#945 コメント 3 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る

まだ誰も着手していません。

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
52/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
停滞
技術スタック
python, pytorch
領域
api, tooling

調査の方向性

array_api_compat.torch の capabilities() から始め、次に default_dtypes() と dtypes() のシグネチャを比較します。capabilities と device の処理に関する既存のテストを確認します。capabilities が device を受け付け、meta device と material device の違いに応じて boolean indexing と data-dependent shapes を正しく報告すれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

API change

PyTorch has a special device, meta, which is a dummy device with no underlying data. This is a very powerful testing tool.
However, PyTorch has not implemented special support for unknown shapes just for this device. As a result, unique etc. fail.

Proposal

Change capabilities() to capabilities(*, device=None), matching the signature of default_dtypes() and dtypes().

Change array_api_compat.torch:

def capabilities(*, device=None):
    device = torch.get_default_device() if device is None else torch.device(device)
    is_material = device.type != "meta"
    return {
        "boolean indexing": is_material,
        "data-dependent shapes": is_material,
        "max dimensions": 64,
    }
主要言語
Python
スター
281
フォーク
52
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

コントリビューションガイドを開く

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。

data-apis/array-api のほかの issue

data-apis/array-api の issue をすべて見る

似ている issue

Python の issue をもっと見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。