`Tensor.mean` backward fails when `axis` is a tuple
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评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 72/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 描述清楚
- 活跃度
- 冷清
- 技术栈
- numpy, python
调研方向
从 leanpass/tensor.py 中的 Tensor.mean 反向实现开始，追踪当 axis 为元组时它如何处理梯度。复现 axis=(1,2) 的失败情况，然后验证元组轴归约能生成正确广播的梯度，且不会破坏单轴场景。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
File: leanpass/tensor.py
The backward implementation uses np.expand_dims(grad, axis=axis), but np.expand_dims accepts a single integer axis, not a tuple. When axis is a tuple (e.g., axis=(1,2)), this raises a TypeError. The code should instead reshape the gradient to keep the reduced dimensions and then broadcast.
Suggested fix:
if isinstance(axis, tuple):
+ for ax in sorted(axis, reverse=True):
+ grad = np.expand_dims(grad, axis=ax)
else:
+ grad = np.expand_dims(grad, axis=axis)
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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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