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Tensor.tensorOf methods can return unzeroed memory

Aberta
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Avaliação

Dificuldade
2/5
Tempo estimado
1-3 horas
Facilidade para iniciantes
45/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Claramente especificada
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
java
Domínio
machine-learning

Direção de pesquisa

Comece com Tensor.of(Class, Shape, long) e Tensor.of(Class, Shape) e, em seguida, reproduza o problema usando TFloat32.tensorOf(Shape.of(2,2)). Confirme que os tensores recém-criados contêm apenas zeros, incluindo os tensores criados por meio dos métodos tensorOf relacionados, e adicione ou execute uma verificação de regressão se o código ao redor fornecer uma.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

System information

  • Have I written custom code (as opposed to using a stock example script provided in TensorFlow): Yep
  • OS Platform and Distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): macOS
  • TensorFlow installed from (source or binary): binary
  • TensorFlow version (use command below): 0.3.1

Describe the current behavior

Tensor.of(Class,Shape,long) and Tensor.of(Class,Shape) return a Tensor which has not been zeroed. This is used by the various tensorOf methods on things like TFloat32.

Describe the expected behavior

Tensors should be initialised to be all zero the same way any other Java object is.

Code to reproduce the issue

Run TFloat32.tensorOf(Shape.of(2,2)) and you'll likely get some junk in there. I was allocating things (16,10) but the size is irrelevant.

I was building a one hot vector to use as the target for a training run, and I expected to get an all zero tensor back, so I only set the 1s. The model was very confused by the true labels having NaNs in.

Linguagem predominante
Java
Estrelas
928
Forks
227
Nenhum PR com merge em 30d

Guia de contribuição

Abrir o guia de contribuição

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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