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`Tensor.log` does not guard against non‑positive inputs

オープン 初心者向け
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評価

難易度
2/5
見積もり時間
1〜3時間
初心者へのやさしさ
68/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
静か
技術スタック
numpy, python
領域
machine-learning

調査の方向性

leanpass/tensor.py を起点に Tensor.log の実装を読み、入力の処理方法やテンソル操作への統合方法を確認してください。非正の値に対して使用する宣言された動作（明確なエラーを送出するか clamp するか）を決定し、それらに対して log() を呼び出した場合にその動作に従い、正の入力の動作を変更しないことを検証してください。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

bug

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.

主要言語
Python
スター
16
フォーク
1
平均マージ
2日 8時間
マージ済み PR（30日）
5

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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