`Linear` layer does not validate `in_features` and `out_features` arguments
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 79/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Empieza en leanpass/nn.py y lee Linear.__init__, especialmente la inicialización de pesos que usa in_features. Busca pruebas existentes que cubran la validación de argumentos de capa, o ejecuta la suite de pruebas correspondiente. Hecho significa que ambas dimensiones deben ser enteros positivos y los valores no válidos lanzan un ValueError informativo.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: leanpass/nn.py
If a user passes non‑positive integers (e.g., in_features=0 or negative values), the weight initialization scale = 1.0 / np.sqrt(in_features) will raise a ZeroDivisionError or produce nan values. Libraries usually validate layer dimensions and raise a clear ValueError.
Fix: add checks in Linear.__init__ to ensure both dimensions are positive integers and raise an informative exception otherwise.
Label: bug (edge‑case handling).
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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