feat(tf2): support spin models or add backend-aware validation
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
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
- 35/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Công nghệ
- python, tensorflow
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với việc xây dựng mô hình TF2, trong đó spin hiện đang phát sinh NotImplementedError, và lần theo các đường đi liên quan đến validation có nhận biết backend, training, serialization và inference. Hãy chọn và ghi lại một trong hai phương án: hỗ trợ đầy đủ spin hoặc từ chối bằng validation sớm, sau đó xác minh các tiêu chí chấp nhận bằng một trường hợp spin tối thiểu và một hồi quy không có spin.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Summary
The common schema accepts model.spin, while TF2 model construction currently raises NotImplementedError. This creates a late backend-specific failure for a schema-valid configuration.
Scope
Choose and implement one explicit TF2 contract:
- support spin-aware model construction, data requirements, losses, training, serialization, and inference; or
- reject spin during backend-aware validation and document the limitation.
If implementation is selected, preserve the shared spin conventions for atom types, labels, forces, model outputs, and checkpoint formats.
Acceptance criteria
- TF2 spin configurations either train/infer correctly or fail during backend-aware validation.
- The current late
NotImplementedErroris no longer the first user-visible validation. - Serialization and configuration round-trips preserve the selected contract.
- Tests cover a minimal spin configuration or explicit rejection, plus a non-spin regression.
- Documentation clearly distinguishes TF2 from legacy TensorFlow support.
Refs #5757.
Coding agent: Codex
Codex version: codex-cli 0.144.4
Model: gpt-5.6-sol
Reasoning effort: xhigh
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 2.1k
- Fork
- 662
- Merge trung bình
- 5 ngày 19 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 22
Chuẩn bị môi trường
Khởi chạy dev container của dự án ngay trên trình duyệt, bằng tài khoản GitHub của bạn.
- 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 deepmodeling/deepmd-kit
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 73/100
deepmodeling/deepmd-kit#6086 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
Fine-tune descriptor mismatch warning should ignore seedCó thể đã có người làm @SiyuanChenToDo đã nhận 14 ngày trước. Đang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
deepmodeling/deepmd-kit#6038 · 2 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
Docs enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
deepmodeling/deepmd-kit#5766 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
[Code scan] Freeze Paddle DPA3 parameters with stop_gradientCó thể đã có người làm @njzjz đã nhận 110 ngày trước. Đang mởbug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
deepmodeling/deepmd-kit#5686 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
branch: master lang: py todo comment type: todo
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
deepmodeling/deepmd-kit#5480 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
Tất cả issue của deepmodeling/deepmd-kit
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
pytest-dev/pyfakefs#1367 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
IFEvalG exclude_word_harder misses the keyword next to punctuation, at the start or end of the text, and in other letter caseCó thể đã có người làm @damienen đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
allenai/open-instruct#2151 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
feat(plan): support convertorLabels and convertorAffinity in Plan resourceCó thể đã có người làm @AmenB đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
RedHatQE/openshift-python-wrapper#2849 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 25 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
libnativeapi/nativeapi#21 ·