Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

`Linear` layer does not validate `in_features` and `out_features` arguments

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
79/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
静か
技術スタック
python
領域
machine-learning

調査の方向性

leanpass/nn.py から始め、Linear.__init__ を読み、特に in_features を使用する重みの初期化部分を確認してください。レイヤーの引数検証をカバーする既存のテストがあるか確認するか、関連するテストスイートを実行してください。完了とは、両方の次元が正の整数であること、および無効な値が情報豊富な ValueError をスローすることを意味します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

bug

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.

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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