SGD.zero_grad overwrites gradients for non‑trainable parameters
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 85/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia con zero_grad in leanpass/optim.py e controlla come gestisce i parametri con e senza requires_grad. Fatto significa che solo i parametri addestrabili ricevono gradienti con valore zero, mentre i parametri non addestrabili mantengono grad=None.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
File: leanpass/optim.py
The zero_grad method unconditionally creates a NumPy array for param.grad even when the parameter does not require gradients (requires_grad=False). This breaks the convention that non‑trainable tensors have grad=None and can cause downstream code to treat them as trainable. The method should only zero gradients for parameters that have requires_grad=True.
def zero_grad(self):
for param in self.params:
- param.grad = np.zeros_like(param.data)
+ if param.requires_grad:
+ param.grad = np.zeros_like(param.data)
Filed automatically by ai-issue-scan.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 16
- Fork
- 1
- Merge medio
- 2g 8h
- PR unite (30g)
- 5
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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