Tensor.backward accumulates gradients across calls
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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
- python
調査の方向性
leanpass/tensor.py の backward メソッドから始め、self.grad と中間ノードの勾配をどのように更新するかを追跡します。backward の繰り返し呼び出し時の動作を確認してください; 明示的な zero_grad の呼び出しなしに勾配が意図せず蓄積されなくなった時点で完了となります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
File: leanpass/tensor.py
The backward method adds the supplied gradient to any existing self.grad and never clears intermediate node gradients before a new backward pass. This leads to unintended gradient accumulation when backward is called multiple times without an explicit zero_grad. The method should reset self.grad (and optionally all ancestors' grads) at the start of the backward pass, mirroring the behavior of frameworks like PyTorch.
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
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- 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。
- 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。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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