`Tensor.mean` missing backward implementation
まだ誰も着手していません。
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
- 75/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 明確に書かれている
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- python
調査の方向性
leanpass/tensor.pyから始めて、meanメソッド、特に未完成のif self.requires_grad:ブロックを読んでください。近くにあるテンソル演算がbackwardクロージャをどのように定義しているかを確認し、次に、meanが対応するloss計算で勾配がmeanを通じて流れる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
File: leanpass/tensor.py
The mean method in leanpass/tensor.py ends with an unfinished block (if self.requires_grad:) and never defines a backward closure. Consequently, gradients never flow through a mean operation, breaking many loss calculations that rely on it.
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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