Feature request: Coverage in DifferentiationInterfaceTest
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 30/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách đọc các kịch bản của DifferentiationInterfaceTest (DIT) và các entry point hiện có cho CI, tài liệu và benchmarking được mô tả trong issue. Xác định xem coverage có thể được định nghĩa nhất quán giữa các backend AD được hỗ trợ hay không và nó sẽ kết nối với các kịch bản dùng chung như thế nào. Được xem là hoàn thành khi có một workflow coverage được lập tài liệu và hoạt động, hoặc một giải thích có lý do rõ ràng về việc tại sao điều này không khả thi.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
To preface, this may be impossible and I really like DIT as it stands.
Ask
I would like to be able to use DifferentiaionInterfaceTest as my unit testing interface, benchmarking tool, and code coverage generator when creating packages meant to work well with AD (both a specific AD package and for multiple as far as I am aware, none of them has good tools for this). Related package level issue: https://github.com/EpiAware/CensoredDistributions.jl/issues/272
The missing part of this is having an understanding of what is being covered by my DIT scenarios which it seems code coverage is designed for.
The reason I want this is we are moving towards making a larger Julia ecosystem of packages and we really want them on a firm base/with some good practices established before hand.
What we are doing at the moment:
We currently run DIT in our CI per benchmark, in our docs (https://censoreddistributions.epiaware.org/stable/getting-started/tutorials/ad-backends) and in our benchmarking suite from a shared set of scenarios. Early days but very happy with DIT as it stands. The only additional nice to have would be a shared way to test rules but that seems like the real wild west so I imagine is out of scope.
Solution
I don't know. I don't know anything about how the AD version of the code interacts with the original version or if there is enough commonality between backends to make this a thing that is plausible to do across backends.
- Ngôn ngữ chính
- Julia
- Star
- 316
- Fork
- 38
- Merge trung bình
- 2 ngày 15 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 3
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của JuliaDiff/DifferentiationInterface.jl
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
JuliaDiff/DifferentiationInterface.jl#1069 · 1 bình luận ·
-
bot
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
JuliaDiff/DifferentiationInterface.jl#1011 · 3 bình luận ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
-
AutoEnzyme Jacobian preparation scalar-indexes Reactant traced arraysCó thể làm lại được Pull request cho issue này đã bị đóng mà không được merge. Đang mởbackend wontfix
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 52/100
JuliaDiff/DifferentiationInterface.jl#1066 · 10 bình luận ·
-
Split preparation methods into 4Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
Tất cả issue của JuliaDiff/DifferentiationInterface.jl
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
Sienna-Platform/InfrastructureSystems.jl#675 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
TargetEncoder reuses the first level's shrinkage factor for all levels when m > 0Có thể đã có người làm @parth-patel010 đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
JuliaAI/MLJTransforms.jl#95 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
SciML/RecursiveArrayTools.jl#687 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 66/100
SciML/Corleone.jl#179 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Setup Aqua.jlĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
JuliaUQ/UncertaintyQuantification.jl#363 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày