Bug- False "UserWarning: Explicitly requested dtype <class 'jax.numpy.int64'> requested in astype is not available, and will be truncated to dtype int32
まだ誰も着手していません。
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
- python, tensorflow
調査の方向性
まず、TensorFlow Probability の JAX substrate と OneHotCategorical.sample エントリーポイントを使用して、提供されている Python の再現コードを実行します。カテゴリカルサンプルが整数型にキャストされる箇所を追跡します。再現コードが警告を出力しなくなり、報告されている float32 出力を維持できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Python 3.9.19 (main, May 6 2024, 19:43:03)
[GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import jax
>>> import tensorflow_probability.substrates.jax as tfp
>>> tfd = tfp.distributions
>>> rng = jax.random.PRNGKey(0)
>>> tfd.OneHotCategorical(logits=jax.random.normal(key=rng,shape=(3,4)), dtype=jax.numpy.float32).sample(seed=rng)
/home/user/anaconda3/envs/ml_exp/lib/python3.9/site-packages/jax/_src/numpy/array_methods.py:68: UserWarning: Explicitly requested dtype <class 'jax.numpy.int64'> requested in astype is not available, and will be truncated to dtype int32. To enable more dtypes, set the jax_enable_x64 configuration option or the JAX_ENABLE_X64 shell environment variable. See https://github.com/google/jax#current-gotchas for more.
return lax_numpy.astype(arr, dtype, copy=copy, device=device)
Array([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1.]], dtype=float32)
I explicitly set jnp.float32 and did not ask for int anywhere, but received the warning
- 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。
tensorflow/probability のほかの issue
-
KL divergence between two `TransformedDistribution`s with a shared non-injective bijector (`AbsoluteValue`) returns the base KL対応中かも @Andreas-Hum が 7 日前に担当しました。 オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 72/100
tensorflow/probability#2036 ·
-
難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 68/100
tensorflow/probability#2034 ·
-
難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 35/100
tensorflow/probability#2021 ·
-
難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 30/100
tensorflow/probability#2015 ·
-
難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 48/100
tensorflow/probability#2013 ·
tensorflow/probability の issue をすべて見る
似ている issue
-
[Bug]: DoubleMLRDDData accepts a score_col that is no data column (as in its docstring example); the running variable then becomes a covariate and RDFlex fails対応中かも @vrjdev が今日担当しました。 オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
DoubleML/doubleml-for-py#455 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
Install page: spectarf's CUDA engine fails with PyTorch for CUDA 13.0 (nvvmError: ERROR_INVALID_IR)対応中かも @lukepolson が今日担当しました。 オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 79/100
PyTomography/PyTomography#435 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
beginner friendly
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 67/100
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 82/100
aws-samples/sample-per-model-bedrock#821 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
Strain created without dtype promotes the conservative+stress path to float64 under jax_enable_x64オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 76/100