`Tensor.log` does not guard against non‑positive inputs
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评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 68/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 冷清
- 技术栈
- numpy, python
调研方向
从 leanpass/tensor.py 开始，阅读 Tensor.log 的实现，查看它如何处理输入以及如何适配张量操作。决定对非正值使用哪种声明的行为——抛出明确的错误还是进行 clamp 操作——并验证对这些值调用 log() 时遵循该行为，且不改变正值输入的行为。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
File: leanpass/tensor.py
Calling log() on a tensor containing zeros or negative numbers yields -inf or nan without any warning, which propagates through the graph and makes training unstable. The implementation should either raise a clear error for invalid inputs or clamp the values to a small positive epsilon before applying np.log.
def log(self):
- out = self._create_child(np.log(self.data), "log", {self})
+ if np.any(self.data <= 0):
+ raise ValueError("log() received non‑positive values")
+ out = self._create_child(np.log(self.data), "log", {self})
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- 主要语言
- Python
- 星标
- 16
- 派生
- 1
- 平均合并
- 2 天 8 小时
- 30 天内合并 PR
- 5
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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