`Linear` layer does not validate `in_features` and `out_features` arguments
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 79/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia da leanpass/nn.py e leggi Linear.__init__, in particolare l'inizializzazione dei pesi che usa in_features. Cerca test esistenti che coprono la validazione degli argomenti del layer, o esegui la suite di test pertinente. Fatto significa che entrambe le dimensioni devono essere interi positivi e i valori non validi sollevano un ValueError informativo.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
File: leanpass/nn.py
If a user passes non‑positive integers (e.g., in_features=0 or negative values), the weight initialization scale = 1.0 / np.sqrt(in_features) will raise a ZeroDivisionError or produce nan values. Libraries usually validate layer dimensions and raise a clear ValueError.
Fix: add checks in Linear.__init__ to ensure both dimensions are positive integers and raise an informative exception otherwise.
Label: bug (edge‑case handling).
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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