ParallelRange with Sliced Matrix
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 38/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách chạy trình tái hiện ParallelRange được cung cấp với đầu vào right[:,:,ii] đã được cắt và so sánh nó với matmul độc lập đang chạy thành công. Truy vết các điểm vào của ParallelRange và matmul để tìm nơi các chiều của lát cắt được xử lý; được xem là hoàn tất khi matmul trong vòng lặp hoàn thành mà không gặp lỗi và tạo ra hình dạng kết quả mong đợi.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
If you slice a matrix in the ParallelRange matmul does not detect the change in dimension and fails:
res = af.constant(0,20,20,1000 )
left = af.constant(0, 20, 40)
right = af.constant(0, 40,20, 1000)
af.matmul(left, right[:,:,0]) # this works
for ii in af.ParallelRange(10):
res[:,:,ii] = af.matmul(left, right[:,:,ii]) #will fail
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 422
- Fork
- 63
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
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 arrayfire/arrayfire-python
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
arrayfire/arrayfire-python#271 ·
-
Unwrap phase function Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
arrayfire/arrayfire-python#270 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
arrayfire/arrayfire-python#269 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 38/100
arrayfire/arrayfire-python#268 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
arrayfire/arrayfire-python#267 · 1 bình luận · 1 reaction ·
Tất cả issue của arrayfire/arrayfire-python
Issue tương tự
-
Add: hunch Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
AbdelStark/awesome-typesafe#104 ·
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
DiamondLightSource/dodal#2211 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
openml/openml-python#1749 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
sipyourdrink-ltd/bernstein#6191 ·