Division by zero not guarded in Tensor.__truediv__ backward pass
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 64/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- numpy, python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza con leanpass/tensor.py e inspecciona la implementación de retropropagación de Tensor.__truediv__, especialmente cómo maneja los valores cero en other.data. Busca pruebas de división y gradiente existentes, luego ejecuta las pruebas relevantes después de elegir un comportamiento seguro. Hecho significa que la división por un tensor que contiene ceros ya no produce gradientes inválidos ni un fallo poco claro.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: leanpass/tensor.py
The backward implementation computes -out.grad * self.data / (other.data ** 2). If other.data contains zeros, this yields infinities or crashes. NumPy will raise a runtime warning and propagate inf values.
Fix: add a small epsilon to the denominator or raise a clear error when dividing by a tensor that may contain zeros.
Label: bug
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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