diff --git a/WeeklyReports/Hackathon_7th/05_NKNaN/[WeeklyReports]2024.08.26~2024.09.08.md b/WeeklyReports/Hackathon_7th/05_NKNaN/[WeeklyReports]2024.08.26~2024.09.08.md new file mode 100644 index 00000000..d825bca2 --- /dev/null +++ b/WeeklyReports/Hackathon_7th/05_NKNaN/[WeeklyReports]2024.08.26~2024.09.08.md @@ -0,0 +1,66 @@ +### 姓名 + +李睿文 + +### 实习项目 + +框架 API 易用性提升 + +### 本周工作 + +1. **完成核对已修改的 58 个 API** + +- 核对已修改的 58 个 API 的 API 映射文档、matcher、单测。 + +- pr 链接:https://github.com/PaddlePaddle/PaConvert/pull/463 、https://github.com/PaddlePaddle/docs/pull/6848 、https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/67772 + +2. **修复 `paddle.diff` 存在的 bug** + +- 当 paddle.diff 输入 n!=1 且有 prepend 或 append 参数时返回结果与 pytorch 不一致。 + +- pr 链接:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/67800 + +3. **增强 `paddle.optimizer.SGD/Adadelta/Adagrad/RMSprop` 等优化器的功能** + +- paddle.optimizer.SGD/Adadelta/Adagrad/RMSprop 等优化器的 weight_decay 参数需增加 int 输入类型的支持 + +- pr 链接:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/67947、https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/68033 + + +4. **修复 `paddle.linalg.matrix_rank` 新增 kernel 存在的 bug** + +- 修复当 rtol 输入为 None 的计算分支内关于 rtol_tensor 形状的问题 + +- pr 链接:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/68108 + +5. **增强 `F.max_unpool1d/F.max_unpool2d/F.max_unpool3d` 输入 indices 的类型** + +- F.max_unpool1d/F.max_unpool2d/F.max_unpool3d 的输入 indices 需增加 int64 类型输入的支持 + +- pr 链接:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/68046 + +6. **修复 `F.batch_norm` 存在的 bug** + +- 当 training=True 时,F.batch_norm 的 running_variance 计算结果与 pytorch 不同,因为 pytorch 使用的是无偏方差,paddle 是有偏方差 + +- pr 链接:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/68159 + +7. **增强 `F.pad` 的 data_format 参数** + +- F.pad 的 data_format 需自动适配3D/5D输入 + +- pr 链接:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/68214 + +#### 问题疑惑与解答 + +暂无 + +### 下周工作 + +1. 完善未合入的 pr 以及对应的映射文档、matcher、json 映射法则以及 PaConvert 中的单测; +1. 分析 paddle.nonzero 修改的不兼容升级问题; +1. paddle.load 增强输入类型; +1. paddle.chunk 支持非整除情况 + +### 导师点评 +李睿文同学高质量的完成了多个API的修正工作,同时快速掌握PaConvert的各种开发流程,针对历史修改的全部存量API完成了详细的核对。工作中细节严谨,后续继续注重细节,把握各项文档/单测/API/Matcher等开发规范。