`JointDistribution`s yield different PRNG behaviour on GPU and CPU
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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
- 25/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- tensorflow
調査の方向性
リンクされた Colab から始め、Eager、Graph、XLA モードの CPU と GPU で JointDistribution stateless PRNG の結果を再現します。次に、JointDistribution* の実行と stateless PRNG のドキュメントを追跡し、操作の並べ替えが差異の原因かどうかを判断します。再現可能なテスト、または明確に文書化された期待される動作とともに、その動作がバグなのか、ドキュメントが必要なのかを明らかにできれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi All,
I noticed recently that stateless PRNG behaviour for JointDistribution* objects appear to do different things depending on whether random numbers are generated on GPU or CPU. This is demonstrated this Colab.
This appears to go against the assertions in the tf.random.stateless_* documentation that suggests that PRNG behaviour should be consistent across CPU and GPU devices. I guess that there may be reordering of operations within the JointDistribution* logic, but perhaps this should be documented?
Regards,
Chris
[edit] interestingly, this seems relevant only to Eager and Graph mode. XLA mode appears consistent.
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 4.4k
- フォーク
- 1.1k
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- 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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