tf.cumsum / tf.cumprod with a negative axis return a tensor of shape [undefined, ...] (cpu) or crash (wasm)

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
82/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
javascript, typescript, wasm
Área
backend, machine-learning

Línea de trabajo

Empieza por tfjs-core/src/ops/cumsum.ts y cumprod.ts; después, inspecciona los kernels de CPU y WASM que pasan [axis] a getAxesPermutation. Compara cómo normalizan los ejes otras ops con parseAxisParam y revisa las pruebas existentes para la suma y el producto acumulativos. El trabajo estará terminado cuando un eje negativo produzca resultados equivalentes a los del eje positivo correspondiente en ambos backends o genere un error de validación claro.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Please make sure that this is a bug. As per our
GitHub Policy,
we only address code/doc bugs, performance issues, feature requests and
build/installation issues on GitHub. tag:bug_template

System information

  • Have I written custom code (as opposed to using a stock example script provided in TensorFlow.js): yes
  • OS Platform and Distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Linux x86_64 (Debian 12)
  • Mobile device (e.g. iPhone 8, Pixel 2, Samsung Galaxy) if the issue happens on mobile device: n/a
  • TensorFlow.js installed from (npm or script link): npm
  • TensorFlow.js version (use command below): @tensorflow/tfjs-core, @tensorflow/tfjs-backend-cpu, @tensorflow/tfjs-backend-wasm 4.22.0 (master 7f5309fe unchanged), Node.js v26.13.0
  • Browser version: n/a
  • Tensorflow.js Converter Version: n/a

Describe the current behavior

tf.cumsum(x, -1) and tf.cumprod(x, -1) do not normalize or validate a negative axis. On the cpu backend, the returned tensor has shape [undefined, 2] and empty data []. On the wasm backend, the call aborts with RuntimeError: memory access out of bounds inside Module._free. Most other tfjs ops accept negative axes via parseAxisParam, as does TensorFlow's tf.math.cumsum.

Describe the expected behavior

Compute the cumulative sum or product along the last axis ([[1, 3, 6], [4, 9, 15]] for the example below, matching tf.cumsum(x, 1)), or throw a validation error if negative axes are not supported.

Standalone code to reproduce the issue

const tf = require("@tensorflow/tfjs-core");
require("@tensorflow/tfjs-backend-cpu");
require("@tensorflow/tfjs-backend-wasm");
(async () => {
  await tf.setBackend(process.argv[2]);
  const x = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4, 5, 6], [2, 3]);
  const y = tf.cumsum(x, -1);
  console.log(y.shape, Array.from(y.dataSync()));
})();

$ node cumsum.js cpu
[ undefined, 2 ] []
$ node cumsum.js wasm
RuntimeError: memory access out of bounds

Other info / logs

tfjs-core/src/ops/cumsum.ts and cumprod.ts pass axis directly to the kernel without calling parseAxisParam, and the cpu and wasm kernels pass [axis] directly to getAxesPermutation([axis], rank).

Credit: https://ucsbplse.github.io/

Lenguaje dominante
TypeScript
Estrellas
19.2k
Forks
2k
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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