Tensor class lacks a public `backward` method
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 55/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- python
調査の方向性
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.
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 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.
- 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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