Duplicate and incomplete definitions of `_graph_nodes` and `grad_check`
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 65/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- numpy, python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Empieza leyendo leanpass/tensor.py y comparando las dos definiciones de _graph_nodes y grad_check; verifica el tipo de retorno documentado y las pruebas existentes. Ejecuta las pruebas relevantes después de eliminar los duplicados y completar la comprobación de gradientes. Hecho significa que queda una definición correcta de cada función y grad_check devuelve las tuplas de error documentadas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: leanpass/tensor.py
The file defines _graph_nodes and grad_check twice. The second definitions overwrite the first ones, but the second grad_check is truncated (numeric[node] = ) and contains several bugs (calls node.zero_grad_all(), uses undefined self.zero_grad_all(), mismatched return types). This makes the gradient‑checking utility unusable and may silently break other code that expects the original implementation.
Fix: Remove the duplicated definitions. Keep a single, correct implementation of _graph_nodes (the first one is fine) and a complete, tested grad_check that:
- Uses
self.zero_grad_all()to clear grads. - Computes numerical gradients correctly (e.g., using
np.sum(plus) - np.sum(minus)for scalar outputs). - Returns a list of error tuples as documented.
File: leanpass/tensor.py
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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