SGD.zero_grad overwrites gradients for non‑trainable parameters
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 85/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Empieza con zero_grad en leanpass/optim.py y revisa cómo maneja parámetros con y sin requires_grad. Hecho significa que solo los parámetros entrenables reciben gradientes con valor cero, mientras que los parámetros no entrenables mantienen grad=None.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: leanpass/optim.py
The zero_grad method unconditionally creates a NumPy array for param.grad even when the parameter does not require gradients (requires_grad=False). This breaks the convention that non‑trainable tensors have grad=None and can cause downstream code to treat them as trainable. The method should only zero gradients for parameters that have requires_grad=True.
def zero_grad(self):
for param in self.params:
- param.grad = np.zeros_like(param.data)
+ if param.requires_grad:
+ param.grad = np.zeros_like(param.data)
Filed automatically by ai-issue-scan.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 16
- Forks
- 1
- Merge medio
- 2 d 8 h
- PR fusionados (30 d)
- 5
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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