delta_grad == 0.0
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 20/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
- 领域
- testing-qa
调研方向
The warning is raised inside scipy at scipy.optimize._differentiable_functions:728 during the climada.test.test_util_calibrate tests, so start by running that test module and finding which calibration call passes a zero gradient difference. Decide whether the fix belongs in climada's calibration code (for example, supplying a Hessian or changing the optimizer call) or whether the warning should be suppressed in the tests, and say which in the discussion. Done means the test run no longer emits the warning, or the issue records why it is expected.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
UserWarning
delta_grad == 0.0. Check if the approximated function is linear. If the function is linear better results can be obtained by defining the Hessian as zero instead of using quasi-Newton approximations.
Occurrences
- scipy.optimize._differentiable_functions:728
Raised in
- climada.test.test_util_calibrate
(820 times during tests)
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 478
- 派生
- 166
- 平均合并
- 1 天 20 小时
- 30 天内合并 PR
- 2
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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