tensorflow / tensorflow/java

tf.nest package when we dev theese code , flatten and map_structure pack_sequence_as are need eagerly

Offen
#467 0 Kommentare 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

Dieses Issue hat noch niemand übernommen.

Vorherrschende Sprache
Java
Sterne
928
Forks
227
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

Please make sure that this is a bug. As per our GitHub Policy, we only address code/doc bugs, performance issues, feature requests and build/installation issues on GitHub. tag:bug_template

System information

  • Have I written custom code (as opposed to using a stock example script provided in TensorFlow):
  • OS Platform and Distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04 x86_64):
  • TensorFlow installed from (source or binary):
  • TensorFlow version (use command below):
  • Java version (i.e., the output of java -version):
  • Java command line flags (e.g., GC parameters):
  • Python version (if transferring a model trained in Python):
  • Bazel version (if compiling from source):
  • GCC/Compiler version (if compiling from source):
  • CUDA/cuDNN version:
  • GPU model and memory:

Describe the current behavior

Describe the expected behavior

Code to reproduce the issue
Provide a reproducible test case that is the bare minimum necessary to generate the problem.

Other info / logs
Include any logs or source code that would be helpful to diagnose the problem. If including tracebacks, please include the full traceback. Large logs and files should be attached.

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne damit, das tf.nest-Paket sowie dessen Implementierungen von flatten, map_structure und pack_sequence_as zu lokalisieren. Der Issue enthält keine Reproduktion, kein erwartetes Verhalten, keine Dateipfade und keine Tests. Bestimme daher zunächst, was „eagerly“ für diese APIs bedeutet, und identifiziere die vorhandene Abdeckung, bevor du eine Abschlussprüfung definierst.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
java, tensorflow
Bereich
api
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Muss geklärt werden
Anfängerfreundlichkeit
15/100

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.