Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Ground truth: expand Python-side op coverage to match OperationExecutor

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#985 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
48/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Ít trao đổi
Công nghệ
kotlin, python
Lĩnh vực
machine-learning, testing-qa

Hướng nghiên cứu

Start with the existing TS-001 suite and CONTRACT.md to follow the @Executable(op_type, op_params) convention and understand which PyTorch arguments must be recorded. Add TS-XXX/UC-YYY.py suites for currently unfixtured operations, beginning with the suggested simpler operations. Run ./gradlew generateGroundTruth jvmTest; done means the new fixtures are generated and SKaiNET’s existing implementations pass against them.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

coding enhancement sub-issue

Sub-issue of #984.

skainet-test-groundtruth's OperationExecutor already dispatches ~25 op names to
SKaiNET's TensorOps (matmul, transpose, relu, leakyRelu, elu, sigmoid, silu, gelu,
softmax, logSoftmax, maxpool2d, avgpool2d, sum, mean, variance, squeeze, unsqueeze,
conv1d, ...) — but skainet-ground-truth's Python side currently only produces tagged
op_type fixtures for add, subtract, conv2d, flatten. Most of the dispatch
logic is untested by anything real today.

Task

Add new TS-XXX/UC-YYY.py test suites in skainet-ground-truth, one (or a few) per
currently-unfixtured op, following the existing @Executable(description, op_type=..., op_params={...}) pattern (see TS-001 for the op_params convention — every
non-default PyTorch argument needs to be passed via op_params too, or it can't be
reproduced on the Kotlin side, see CONTRACT.md).

Suggested priority order (cheapest to verify first): matmul, relu, sigmoid,
softmax (all pure elementwise/matrix, easy to eyeball), then maxpool2d/avgpool2d
(need real op_params), then conv1d/transpose/reductions.

Each new suite should be run against skainet-test-groundtruth locally
(./gradlew generateGroundTruth jvmTest) before merging, to confirm SKaiNET's
implementation actually matches — this issue is explicitly about testing existing
OperationExecutor coverage, not implementing new SKaiNET ops.

Ngôn ngữ chính
Kotlin
Star
52
Fork
15
Merge trung bình
1 ngày 15 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
36

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của SKaiNET-developers/SKaiNET

Tất cả issue của SKaiNET-developers/SKaiNET

Issue tương tự

Thêm issue về Kotlin

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.