Division by zero raises exception even when NumPy could handle it
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评估
- 难度
- 3/5
- 预计耗时
- 1-2 天
- 新手友好度
- 55/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- numpy, python
调研方向
Start by reading leanpass/tensor.py, focusing on Tensor.__truediv__ and its current zero check. Decide which division-by-zero behavior is intended—NumPy’s inf/nan results or an epsilon-based approach—and document that choice. Done means division follows the chosen behavior instead of raising the current hard error.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
File: leanpass/tensor.py
Tensor.__truediv__ checks np.any(other.data == 0) and raises ZeroDivisionError. NumPy already defines IEEE‑754 behavior (inf, -inf, nan) for element‑wise division, and many models rely on that. Raising an exception prevents legitimate use‑cases (e.g., masking with zero). Replace the hard error with a guarded operation that either returns inf/nan or adds a small epsilon, and document the chosen behavior.
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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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