Tensor class lacks a public `backward` method
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 55/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
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.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
- 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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