Bug- False "UserWarning: Explicitly requested dtype <class 'jax.numpy.int64'> requested in astype is not available, and will be truncated to dtype int32

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#1,841 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

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
35/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python, tensorflow
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách chạy bản tái hiện Python được cung cấp với JAX substrate của TensorFlow Probability và entry point OneHotCategorical.sample. Truy vết nơi các mẫu categorical được chuyển sang kiểu dữ liệu số nguyên; được xem là hoàn tất khi bản tái hiện không còn phát ra cảnh báo mà vẫn giữ nguyên đầu ra float32 đã được báo cáo.

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

Mô tả

Python 3.9.19 (main, May  6 2024, 19:43:03)
[GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import jax
>>> import tensorflow_probability.substrates.jax as tfp
>>> tfd = tfp.distributions
>>> rng = jax.random.PRNGKey(0)
>>> tfd.OneHotCategorical(logits=jax.random.normal(key=rng,shape=(3,4)), dtype=jax.numpy.float32).sample(seed=rng)
/home/user/anaconda3/envs/ml_exp/lib/python3.9/site-packages/jax/_src/numpy/array_methods.py:68: UserWarning: Explicitly requested dtype <class 'jax.numpy.int64'> requested in astype is not available, and will be truncated to dtype int32. To enable more dtypes, set the jax_enable_x64 configuration option or the JAX_ENABLE_X64 shell environment variable. See https://github.com/google/jax#current-gotchas for more.
  return lax_numpy.astype(arr, dtype, copy=copy, device=device)
Array([[1., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1.]], dtype=float32)

I explicitly set jnp.float32 and did not ask for int anywhere, but received the warning

Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
4.4k
Fork
1.1k
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

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 tensorflow/probability

Tất cả issue của tensorflow/probability

Issue tương tự

Thêm issue về Machine Learning

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

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