Tensor class lacks a public `backward` method
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 55/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Start in leanpass/tensor.py by reading how Tensor stores its _backward closures and how operations build the graph; then check the existing tests for gradient expectations. Implement the public backward() behavior described in the issue and add or run tests showing that gradients accumulate in topological order and intermediate states are cleared.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: leanpass/tensor.py
The core of an autodiff library is the ability to trigger gradient computation. Tensor defines _backward closures for each operation but never provides a public backward() method that traverses the graph and calls these closures. Users cannot compute gradients, making the library unusable for training. Implement a topological‑order backward pass that accumulates gradients and clears intermediate states.
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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