NameScope interacts poorly with subscoping
まだ誰も着手していません。
- 主要言語
- Java
- スター
- 928
- フォーク
- 227
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
System information
- Have I written custom code (as opposed to using a stock example script provided in TensorFlow): Yes
- OS Platform and Distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04 x86_64): macOS x86_64
- TensorFlow installed from (source or binary): source
- TensorFlow version (use command below): 0.5.0-SNAPSHOT
- Java version (i.e., the output of
java -version): JDK 11
Describe the current behavior
I'm trying to debug test failures in tensorflow-framework, and noticed that the test sessions use tf = Ops.create(graph).withName("test");. This makes all the nodes have the name "test_" which makes things pretty tricky to debug. I changed it to tf = Ops.create(graph).withSubScope("test");, but now I'm getting test failures out of the optimizers with the following message:
[INFO] Running org.tensorflow.framework.optimizers.FtrlTest
[ERROR] Tests run: 5, Failures: 0, Errors: 4, Skipped: 0, Time elapsed: 0.455 s <<< FAILURE! - in org.tensorflow.framework.optimizers.FtrlTest
[ERROR] testFtrlWithL1 Time elapsed: 0.415 s <<< ERROR!
java.lang.IllegalArgumentException: invalid name: 'test/var0_gradient_accumulator' does not match the regular expression [A-Za-z0-9.][A-Za-z0-9_.\-]*
at org.tensorflow.framework.optimizers.FtrlTest.testFtrlWithL1(FtrlTest.java:166)
Describe the expected behavior
No test failures, and test nodes have the correct op names.
Code to reproduce the issue
Make the withSubScope change at line 44 in org.tensorflow.framework.utils.GraphTestSession.
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
tensorflow-framework の GraphTestSession の 44 行目から開始し、Ops.withName("test") と Ops.withSubScope("test") の動作を比較します。166 行目の FtrlTest.testFtrlWithL1 で失敗を再現し、生成された名前と、それに関係する名前の検証を調べます。オプティマイザのテストがパスし、テストノードがデバッグ可能で有効な Op 名を保持すれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- java, tensorflow
- 領域
- api, backend
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 42/100