Optimizer classes lack clear documentation of expected Tensor interface
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Evaluación
- Dificultad
- 1/5
- Tiempo estimado
- Menos de una hora
- Aptitud para principiantes
- 88/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- ai, documentation, machine-learning
Línea de trabajo
Abre leanpass/optim.py y agrega docstrings de clase/método para SGD y Adam. Indica que params debe exponer .data y .grad, que los gradientes se acumulan en param.grad y si weight_decay es L2 o desacoplado. Listo cuando estas interfaces y semánticas estén explícitas en los docstrings.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: leanpass/optim.py
Both SGD and Adam in leanpass/optim.py assume the passed params are objects with .data and .grad attributes, but this is not documented. Users may pass raw NumPy arrays or other objects and encounter obscure attribute errors. Add docstrings that explicitly state the required interface, mention that gradients are accumulated in param.grad, and clarify the semantics of weight_decay (L2 vs decoupled).
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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