Ground truth: expand Python-side op coverage to match OperationExecutor
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 48/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 冷清
调研方向
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.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- Kotlin
- 星标
- 52
- 派生
- 15
- 平均合并
- 1 天 15 小时
- 30 天内合并 PR
- 36
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 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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