feat(tf2): support or reject dens, ener_spin, and population losses
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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
- 42/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- python, tensorflow
調査の方向性
まず TF2 loss dispatch と共有 loss schema を追跡し、次に既存の energy、DOS、tensor、property のパスを比較します。dens、ener_spin、population のサポート状況を確認し、決定論的な共有 fixture と回帰テストを使用して、値、勾配、検証、checkpoint resume、分散 reduction の挙動を検証します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Summary
The common loss schema exposes dens, ener_spin, and population, but TF2 loss dispatch currently supports only energy, DOS, tensor, and property paths.
Scope
For each missing loss type:
- implement the TF2 loss using the shared mathematical definition and label/output conventions; or
- add backend-aware validation that rejects it before trainer construction.
Wire required data labels, masks, reductions, task/model compatibility checks, checkpoint behavior, and distributed reduction semantics.
Acceptance criteria
- Every listed loss has an explicit TF2 support status.
- Supported losses produce values and gradients consistent with deterministic shared fixtures.
- Incompatible model/loss pairs and missing labels fail before the main training loop.
- Supported tasks save/resume correctly.
- Regression tests preserve existing TF2 loss behavior.
Refs #5757.
Coding agent: Codex
Codex version: codex-cli 0.144.4
Model: gpt-5.6-sol
Reasoning effort: xhigh
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.1k
- フォーク
- 654
- 平均マージ
- 3日 10時間
- マージ済み PR（30日）
- 13
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
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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