`Tensor.log` does not guard against non‑positive inputs
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 68/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- numpy, python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia da leanpass/tensor.py e leggi l'implementazione di Tensor.log per vedere come gestisce gli input e si integra nelle operazioni sui tensori. Decidi quale comportamento dichiarato utilizzare per i valori non positivi: generare un errore chiaro o applicare il clamp, e verifica che la chiamata a log() su di essi segua quel comportamento senza modificare il comportamento per gli input positivi.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
File: leanpass/tensor.py
Calling log() on a tensor containing zeros or negative numbers yields -inf or nan without any warning, which propagates through the graph and makes training unstable. The implementation should either raise a clear error for invalid inputs or clamp the values to a small positive epsilon before applying np.log.
def log(self):
- out = self._create_child(np.log(self.data), "log", {self})
+ if np.any(self.data <= 0):
+ raise ValueError("log() received non‑positive values")
+ out = self._create_child(np.log(self.data), "log", {self})
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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