No AlpineLinux, que é uma distribuição Linux baseada em mil, alguns dos testes de numpy falham. O log está anexado.
log.txt
Existem dois tipos de problemas - um para várias exceções perdidas de estouro / subfluxo, o segundo é para resultados incorretos das funções trigonométricas do musl.
O primeiro pode ser corrigido incluindo fenv.h
header em musl builds, AFAIU isso pode ser feito em numpy/numpy/core/src/npymath/ieee754.c.src
e numpy/core/include/numpy/ufuncobject.h
substituindo __GLIBC__
por __GNUC__
O segundo grupo pode ser corrigido desativando as funções trigonométricas em numpy/numpy/core/src/private/npy_config.h
não apenas para glibc, mas também para musl. Um problema aqui é que o musl não fornece nenhuma macro como __GLIBC__
para detectá-lo.
Portanto, a questão, o numpy está interessado em tal patch? Você poderia compartilhar sua opinião sobre a melhor forma de implementá-lo?
Caso contrário, o patch pode ser implementado no pacote correspondente para AlpineLinux
Sim, ainda não está entorpecido para usuários alpinos (que é cada vez mais popular como base docker). Tornou a vida miserável para nossos usuários de python. Adoraria ver um patch.
Qual biblioteca o AlpineLinux usa? Deve ser algo muito próximo de glibc se as mesmas funções trigonométricas falharem.
OK, é musl. A macro não é realmente para identificar a presença de musl? Um problema são outras implementações libc combinadas com o compilador gnuc, então não podemos apenas usar __GNUC__
.
Outro caso em que tentar ter uma lista explícita de todas as versões libm ruins
nos morde: - / Se alguém está se sentindo particularmente inspirado, um totalmente
solução abrangente seria lidar com # 7173.
Em 18 de março de 2016, 18:13, "Charles Harris" [email protected] escreveu:
OK, é musl. A macro não é realmente para identificar a presença de musl?
Um problema são outras implementações libc combinadas com o compilador gnuc,
então não podemos simplesmente usar o GNUC .-
Você está recebendo isto porque está inscrito neste tópico.
Responda a este e-mail diretamente ou visualize-o no GitHub
https://github.com/numpy/numpy/issues/7128#issuecomment -198597654
Duplicado de # 12095, fechando este porque o outro possui mais informações
Comentários muito úteis
Sim, ainda não está entorpecido para usuários alpinos (que é cada vez mais popular como base docker). Tornou a vida miserável para nossos usuários de python. Adoraria ver um patch.