`Tensor.sum` backward fails for multi‑axis reductions
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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
Línea de trabajo
Empieza en leanpass/tensor.py y lee la función backward de sum, especialmente cómo maneja el argumento axis. Reproduce el fallo con una reducción en varios ejes, como axis=(0,2), y luego comprueba que el gradiente resultante tenga la forma y los valores esperados; se considera terminado cuando la retropropagación con tuplas de ejes no provoca un TypeError.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: leanpass/tensor.py
The backward function for sum only handles a single axis (np.expand_dims(grad, axis=axis)). When axis is a tuple (e.g., axis=(0,2)) the code raises a TypeError because expand_dims expects an int. This breaks common use‑cases of summing over multiple dimensions.
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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