Unnecessary Tensor allocation in `Dropout` forward pass
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 78/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- numpy, python
- Área
- machine-learning, performance
Línea de trabajo
Empieza en leanpass/nn.py y lee Dropout.forward para ver cómo se crea y usa la máscara. Revisa las pruebas existentes o ejecuta la suite de pruebas relevante para verificar el comportamiento de dropout antes y después del cambio. Listo cuando la pasada hacia adelante evite un Tensor de seguimiento de gradientes innecesario para la máscara y el comportamiento de dropout siga siendo correcto.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: leanpass/nn.py
Dropout.forward creates a new Tensor for the dropout mask on every call (Tensor(mask)). The mask never requires gradients, so wrapping it in a Tensor adds overhead (extra object, backward node) without benefit. Use the raw NumPy mask directly in the multiplication (x * mask) or create a non‑gradient‑tracking Tensor once and reuse it. This reduces memory churn during training.
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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