Division by zero raises exception even when NumPy could handle it
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 55/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- numpy, python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Start by reading leanpass/tensor.py, focusing on Tensor.__truediv__ and its current zero check. Decide which division-by-zero behavior is intended—NumPy’s inf/nan results or an epsilon-based approach—and document that choice. Done means division follows the chosen behavior instead of raising the current hard error.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
File: leanpass/tensor.py
Tensor.__truediv__ checks np.any(other.data == 0) and raises ZeroDivisionError. NumPy already defines IEEE‑754 behavior (inf, -inf, nan) for element‑wise division, and many models rely on that. Raising an exception prevents legitimate use‑cases (e.g., masking with zero). Replace the hard error with a guarded operation that either returns inf/nan or adds a small epsilon, and document the chosen behavior.
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- 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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