PyTorch Compatibility: add Fork safety
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評価
調査の方向性
Start by locating XarrayContext and how it creates and owns the DataFusion tokio runtime. Read the relevant runtime and context lifecycle code to assess how shutdown or validity checks could support recreating the runtime after fork(). Done means PyTorch DataLoader child processes can use the context without the runtime panic; the issue does not name files or tests.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
DataFusion's tokio runtime panics after fork(). This is a fundamental issue for PyTorch DataLoader usage. A close()/shutdown() method on XarrayContext that cleanly tears down the runtime (so it can be recreated in child processes) would help. Or a is_valid() check.
- 主要言語
- Python
- スター
- 142
- フォーク
- 19
- 平均マージ
- 1日 6時間
- マージ済み PR（30日）
- 10
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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