Sampling from TruncatedNormal can yield NaN
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 38/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
调研方向
首先使用 JAX 0.4.33 和 TFP 0.23.0 重现所提供的 tensorflow_probability.substrates.jax TruncatedNormal 示例，重点关注 TruncatedNormal.sample 入口点。当此案例不再返回 NaN，并且回归检查覆盖所报告的参数时，工作即完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Example:
from tensorflow_probability.substrates import jax as tfp
tfp.distributions.TruncatedNormal(
0.5382424, 0.05, 0.80921564, 0.86921564
).sample(seed=jax.random.PRNGKey(2))
returns NaN.
JAX version: 0.4.33. TFP version: 0.23.0.
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 4.4k
- 派生
- 1.1k
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
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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KL divergence between two `TransformedDistribution`s with a shared non-injective bijector (`AbsoluteValue`) returns the base KL可能已有人在做 @Andreas-Hum 于 8 天前认领。 未关闭
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