`Tensor.log` does not guard against non‑positive inputs
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 68/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- numpy, python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Empieza en leanpass/tensor.py y lee la implementación de Tensor.log para ver cómo maneja las entradas y se integra en las operaciones de tensores. Decide qué comportamiento declarado usar para valores no positivos: lanzar un error claro o aplicar clamp, y verifica que llamar a log() en ellos siga ese comportamiento sin modificar el comportamiento con entradas positivas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: leanpass/tensor.py
Calling log() on a tensor containing zeros or negative numbers yields -inf or nan without any warning, which propagates through the graph and makes training unstable. The implementation should either raise a clear error for invalid inputs or clamp the values to a small positive epsilon before applying np.log.
def log(self):
- out = self._create_child(np.log(self.data), "log", {self})
+ if np.any(self.data <= 0):
+ raise ValueError("log() received non‑positive values")
+ out = self._create_child(np.log(self.data), "log", {self})
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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