Tensor class lacks a public `backward` method
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 55/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- Active
- Stack technique
- python
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
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.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 16
- Forks
- 1
- Merge moyen
- 2 j 8 h
- PR mergées (30 j)
- 5
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Propose un modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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